PDF 3.564kB - Hochschule Ulm

Repräsentation und
Operationalisierung von
klinischen Guidelines
Master-Thesis vorgelegt im Sommersemester 2011
an der Hochschule Ulm
Fakultät für Informatik
des Studienganges Informationssysteme
von
Norbert Stürner
Gutachter
Erstgutachter: Prof. Dr. Jochen Bernauer
Zweitgutachter: Prof. Dr. Georg Schied

Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Repräsentation und Operationalisierung von klinischen Guidelines ............ 1
Inhaltsverzeichnis .......................................................................................... 2
Abbildungsverzeichnis .................................................................................. 7
Abkürzungsverzeichnis ................................................................................. 9
1 Einleitung ............................................................................................ 10
1.1 Gegenstand und Motivation ........................................................ 10
1.2 Problemstellung ........................................................................... 11
1.3 Aufbau der Arbeit ....................................................................... 12
2 Medizinische Guidelines ..................................................................... 13
2.1 Definition .................................................................................... 13
2.2 Erstellungsprozess ....................................................................... 16
2.2.1 Auswahl des Leitlinien Themas .............................................. 16
2.2.2 Zusammensetzung der Gruppe ................................................ 17
2.2.3 Definitionen von Zielen und Schlüsselfragen ......................... 17
2.2.4 Der Arbeitsprozess / Verteilung der Aufgaben ....................... 18
2.2.5 Evidenzressourcen ................................................................... 18
2.2.6 Formulierung von Empfehlungen ........................................... 19
2.2.7 Externe Konsultation ............................................................... 20
2.2.8 Gestaltung der Leitlinie ........................................................... 20
2.2.9 Disseminierung ....................................................................... 21
2.2.10 Implementierung ................................................................. 21
2.2.11 Lokale Adaption .................................................................. 22
2.2.12 Evaluation............................................................................ 22
2.2.13 Überarbeitung ...................................................................... 23
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Inhaltsverzeichnis
2.3 Anwendungsmöglichkeiten ......................................................... 24
2.3.1 Entscheidungsunterstützung .................................................... 24
2.3.2 Optimierung von Arbeitsabläufen ........................................... 25
2.3.3 Optimierung des Materialverbrauches .................................... 25
2.3.4 Optimierung des Selbstmanagement von Patienten ................ 26
2.4 Qualitätskriterien ......................................................................... 27
2.5 Klassifikation von Leitlinien ....................................................... 29
2.6 DELBI ......................................................................................... 31
2.6.1 Bewertungskategorien ............................................................. 32
2.6.2 Bewertungssystem ................................................................... 33
3 Adipositas ............................................................................................ 35
3.1 Krankheitsbild ............................................................................. 36
3.2 Adipositas Guideline ................................................................... 39
4 Computerinterpretierbare Guidelinesprachen ..................................... 44
4.1 Historie ........................................................................................ 44
4.2 Definition computerinterpretierbarer Guidelines ........................ 46
4.2.1 Modellierung von Guidelines .................................................. 48
4.2.2 Ausführen von Guidelines....................................................... 49
4.3 Implementierung von computerinterpretierbaren Guidelines ..... 51
4.3.1 Barrieren bei der Anwendung ................................................. 51
4.3.2 Einführung von computergestützten Leitlinien ...................... 52
4.3.3 Überführung von Leitlinien in digitale Form .......................... 53
4.3.4 Implementierung in den Workflow ......................................... 54
5 HELEN Framework ............................................................................ 55
5.1 Verwendete Technologien .......................................................... 55
5.1.1 JAVA ....................................................................................... 55
5.1.2 JAVA RMI .............................................................................. 56
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Inhaltsverzeichnis
5.1.3 JAVA Servlets ......................................................................... 57
5.1.4 HTTP ....................................................................................... 58
5.1.5 XML ........................................................................................ 58
5.1.6 XML-Datenbindung ................................................................ 59
5.1.7 Virtualisierung ......................................................................... 60
5.2 Komponenten des HELEN Frameworks .................................... 61
5.2.1 Protége ..................................................................................... 61
5.2.2 HELEN Plug-In für Protége .................................................... 64
5.2.3 GuidelineViewer ..................................................................... 69
5.2.4 Guideline Execution Engine ................................................... 71
5.2.5 Desktop Client ......................................................................... 72
5.2.6 PDA Client .............................................................................. 73
5.2.7 VMWare Player ...................................................................... 74
5.3 Interaktion der Komponenten ..................................................... 75
5.3.1 Zugangsdaten .......................................................................... 76
5.3.2 Formulierung einer Guideline ................................................. 77
5.3.3 Einlesen von Guidelines .......................................................... 79
5.3.4 Verwaltung von Guidelines..................................................... 80
5.3.5 Ausführen von Leitlinien ........................................................ 81
5.4 Implementierung der Adipositas Guideline ................................ 83
5.4.1 Modellierung der Guideline .................................................... 83
5.4.2 Ausführung der Guideline ....................................................... 85
5.5 Fazit ............................................................................................. 86
6 Alternative Guideline Sprachen .......................................................... 88
6.1 Technologien ............................................................................... 88
6.1.1 GELLO .................................................................................... 88
6.1.2 HL7 Version 3 RIM ................................................................ 91
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Inhaltsverzeichnis
6.1.3 Virtual Medical Records ......................................................... 94
6.2 GLIF ............................................................................................ 95
6.2.1 Format/Modell ......................................................................... 96
6.2.2 Abstraktionsebenen ................................................................. 98
6.2.3 Modellierung von Leitlinien ................................................. 100
6.2.4 GLEE ..................................................................................... 101
6.2.5 Ausführung von Leitlinien .................................................... 105
6.2.6 Bewertung ............................................................................. 106
6.3 PROforma.................................................................................. 107
6.3.1 Format/Modell ....................................................................... 107
6.3.2 Modellierung von Leitlinien ................................................. 110
6.3.3 Ausführung von Leitlinien .................................................... 111
6.3.4 Bewertung ............................................................................. 112
6.4 Asgaard/Asbru ........................................................................... 113
6.4.1 Format/Modell ....................................................................... 113
6.4.2 Modellierung von Leitlinien ................................................. 116
6.4.3 Ausführung von Leitlinien .................................................... 117
6.4.4 Bewertung ............................................................................. 118
6.5 SAGE ........................................................................................ 119
6.5.1 Format/Modell ....................................................................... 120
6.5.2 Modellierung der Leitlinien .................................................. 122
6.5.3 Ausführen der Leitlinien ....................................................... 123
6.5.4 Bewertung ............................................................................. 125
6.6 Evaluation .................................................................................. 126
6.6.1 Modell ................................................................................... 127
6.6.2 Modellierung ......................................................................... 128
6.6.3 Ausführungsumgebung ......................................................... 133
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Inhaltsverzeichnis
6.6.4 Fazit ....................................................................................... 134
7 Fazit und Diskussion ......................................................................... 135
8 Quellen .............................................................................................. 138
8.1 Literaturquellen ......................................................................... 138
8.2 Internetquellen ........................................................................... 140
8.3 Sonstige Quellen ....................................................................... 142
8.4 Bildquellen ................................................................................ 143
9 Erklärung ........................................................................................... 145
10 Anhang .............................................................................................. 146
10.1 DELBI Checkliste ..................................................................... 146
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Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Freiheitsgrade [1] .................................................................. 15
Abbildung 2: Klassifizierung von Leitlinien [2]......................................... 30
Abbildung 3: Kosten Adipositas [3] ........................................................... 37
Abbildung 4: Übergewicht und Fettleibigkeit in 25 EU-Staaten [4] .......... 37
Abbildung 5: Anteil der Bevölkerung mit Übergewicht und Adipositas in
Deutschland 1999 und 2005 [5] .......................................................... 38
Abbildung 6: Zeitlinie von Guidelinesprachen [6] ..................................... 45
Abbildung 7: Protége Bronchial CA Guideline .......................................... 48
Abbildung 8: JAVA RMI [7] ...................................................................... 56
Abbildung 9: JAVA Servlets [8]................................................................. 57
Abbildung 10: Pizza Ontologie [9] ............................................................. 63
Abbildung 11:HELEN Plugin für Protége .................................................. 64
Abbildung 12: GuidelineViewer ................................................................. 70
Abbildung 13: Guideline Execution Engine [10] ....................................... 71
Abbildung 14: GEE Client .......................................................................... 72
Abbildung 15: PDA Client .......................................................................... 73
Abbildung 16: VMWare Player .................................................................. 74
Abbildung 17: HELEN Architecture [11]................................................... 75
Abbildung 18: Protége Guideline ................................................................ 78
Abbildung 19: Winzip Guideline ................................................................ 78
Abbildung 20: Ontology Klasse Pseudo Code [12] .................................... 79
Abbildung 21: Guideline Viewer Verwaltung von Leitlinien .................... 80
Abbildung 22: Start einer Guideline ........................................................... 81
Abbildung 23: PDA Client Ausführung der Guideline ............................... 82
Abbildung 24: PDA Client Ausführen der Guideline 2 .............................. 82
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Abbildungsverzeichnis
Abbildung 25: Adipositas Guideline Protége ............................................. 83
Abbildung 26: Adipositas Guideline Ausführung ...................................... 85
Abbildung 27: GELLO Pre-Execution Phase [13] ..................................... 89
Abbildung 28: GELLO Execution Phase [14] ............................................ 90
Abbildung 29: HL7 RIM Klassen [15] ....................................................... 92
Abbildung 30: HL7 RIM Beispiel............................................................... 93
Abbildung 31: VMR [16]............................................................................ 94
Abbildung 32: GLIF Protége [17]............................................................. 100
Abbildung 33: GLEE Lebenszyklus einer Leitlinie [18].......................... 101
Abbildung 34: GLEE interne Struktur [19] .............................................. 103
Abbildung 35: GLEE User Interface [20]................................................. 104
Abbildung 36: GLEE Zustände bei der Ausführung von Leitlinien [21] . 105
Abbildung 37: PROforma Domino Modell [22]....................................... 107
Abbildung 38: PROforma Tallis [23] ....................................................... 110
Abbildung 39: Asbru Zeitachse [24]......................................................... 114
Abbildung 40: PIXEE [25]........................................................................ 116
Abbildung 41: Asbru Interpreter [26] ....................................................... 117
Abbildung 42: Sage Guideline Model [27]............................................... 121
Abbildung 43: SAGE Protége [28] ........................................................... 122
Abbildung 44: SAGE Terminology Mapping [29] ................................... 123
Abbildung 45: SAGE Protége Local Adaption [30] ................................. 123
Abbildung 46: SAGE Execution Archive [31] ......................................... 124
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Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
AIOM American Institute of Medicine
AWMF Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen
Fachgesellschaften
ÄZM Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin
BMI Body Mass Index
DELBI Deutsches Instrument zur methodischen Leitlinien-Bewertung
DSG Decision Systems Group
ebXML Electronic Business using XML
GLEE GLIF Guideline Execution Engine
GE General Electrics
GEE Guideline Execution Engine
GLIF GuideLine Interchange Format
HELEN Heidelberger Projekt zur Entwicklung von Leitlinien in der Neonatologie
GNU General Public License
HELP Health Evaluation through Logical Programming
HL7 Health Level 7
HTTP Hypertext Transfer Protocol
ISO Internationale Organisation für Normung
KIS Krankenhaus Informationssystem
LOINC Logical Observation Identifiers Names and Codes
OCL Object Constraint Language
OECD Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung
OSI Open Systems Interconnection Reference Model
MJ Megajoule
MLM Medical Knowledge Modules
PDA Personal Digital Assistant
PIXEE Pontifex Intelligent XML Editor Extension
RIM Reference Information Model
RMI Remote Method Invocation
SAGE Standards-based Shareable Active Guideline Environment
SAX Simple API for XML
SNOMED Systematisierte Nomenklatur der Medizin
UML Unified Modelling Language
UMLS Unified Medical Language System
VMR Virutal Medical Record
WLAN Wireless LAN
XML Extensible Markup Language
XPS XML Paper Specification
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Einleitung
1 Einleitung
1.1 Gegenstand und Motivation
In den letzten Jahren war in der Medizin eine immer schneller werdende
Entwicklung bezüglich der diagnostischen und therapeutischen Methoden,
sowie des Wissens zu beobachten. Dadurch bieten sich immer neue
Möglichkeiten, die medizinische Versorgung zu verbessern. Auf der
anderen Seite jedoch wird dadurch die Medizin immer komplexer und
schwieriger zu handhaben, da sich die Wissensgrundlage ständig weiter
entwickelt. Dies ist eine Entwicklung, die sich weiter fortsetzen wird und
deren Ende noch nicht abzusehen ist.
Um dem Fortschritt gerecht zu werden, ist es für medizinisches Personal
unverzichtbar, sich permanent mit den neusten Behandlungs- und
Untersuchungsmöglichkeiten zu beschäftigen, da es sonst zu
Informationsdefiziten in der Behandlung kommen kann.
Um mit der Entwicklung Schritt zu halten, stehen mehrere Möglichkeiten
zur Verfügung. Dies ist zum Einen die Literaturrecherche und zum
Anderen der Austausch mit Kollegen, was aber nicht immer möglich ist.
Eine weitere Möglichkeit der Informationsbeschaffung bieten medizinische
Portale, wie bspw. die bibliografische Datenbank Medline des USamerikanischen
National Center for Biotechnology Information, an. Dies
ist jedoch oft mit einem hohen Zeitaufwand verbunden, und daher ist es im
täglichen Arbeitsablauf, oft nicht möglich, alle relevanten Informationen zu
erfassen, diese auszuwerten und darauf basierend, Entscheidungen zu
treffen. Somit besteht im klinischen Alltag ein beträchtlicher Bedarf nach
schnell verfügbaren, aktuellen und verlässlichen Informationsquellen.
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Einleitung
Medizinische Leitlinien bieten sich an, diese Lücke zu schließen. Sie
beinhalten eine systematische Zusammenstellung der Vorgehensweise der
Behandlung bei bestimmten Erkrankungen, die sich auf neueste
Erkenntnisse aus der Wissenschaft und Forschung stützen. Zu dem bieten
sich weitere Anwendungsmöglichkeiten, wie bspw. die Optimierung von
Arbeitsabläufen oder die Unterstützung von Patienten bei der
Selbstversorgung.
Die Anwendung von Leitlinien kann einen bedeutenden Beitrag zur
Sicherung und Verbesserung der Qualität in der Versorgung von Patienten
leisten, indem es zum Einem das medizinische Personal dabei unterstützt,
mit der permanenten Entwicklung Schritt zu halten und zum Anderen in
der täglichen Routine als Entscheidungsunterstützung dienen kann.
1.2 Problemstellung
Zur Zeit werden Leitlinien von zahlreichen medizinischen Verbänden oder
Institutionen, wie bspw. AWMF (Arbeitsgemeinschaft der
Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften) erarbeitet und
veröffentlicht. Dabei ist auffällig, dass sich der Entstehungsprozess oft auf
bestimmte Punkte wie bspw. die Entwicklung der Leitlinie konzentriert,
während andere relevante Aspekte, wie bspw. die Anpassung an lokale
Gegebenheiten (Adaption) oder die Anwendung in der täglichen Routine
(Implementierung) häufig vernachlässigt werden.
Daher richtet sich der Fokus dieser Master-Thesis auf den
Erstellungsprozess, die computergestützte Modellierung sowie die
Ausführung von medizinischen Guidelines und den damit verbundenen
Tätigkeiten.
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Einleitung
1.3 Aufbau der Arbeit
Der Inhalt dieser schriftlichen Ausarbeitung wird sich mit der
Repräsentation und Operationalisierung von klinischen Guidelines
beschäftigen. Dafür wurde folgende Vorgehensweise gewählt:
Im ersten Abschnitt werden medizinische Guidelines näher betrachtet.
Hierbei richtet sich das Hauptaugenmerk neben der Definition auf den
Erstellungsprozess, Anwendungsmöglichkeiten, Lebenszyklus sowie
Qualitätskriterien von medizinischen Leitlinien. Als Beispiel wird in dem
folgenden Kapitel, die von der Deutschen Adipositas-Gesellschaft
publizierte "Prävention und Therapie der Adipositas" Leitlinie dargestellt.
Anschließend wird das HELEN (Heidelberger Projekt zur Entwicklung von
Leitlinien in der Neonatologie) Projekt erläutert. Dabei handelt es sich um
ein Framework, welches neben einem Modellierungstool für Guidelines,
eine Ausführungsumgebung, welche aus mehreren Komponenten besteht,
beinhaltet. Anschließend wird die Funktionsweise des Frameworks anhand
der Adipositas Guideline verdeutlicht. Dabei richtet sich der Fokus auf den
computergestützten Modellierungsprozess und auf die Ausführung. In dem
darauf folgenden Abschnitt werden weitere Guideline Sprachen sowie
deren Ausführungsumgebungen dargestellt. Dabei handelt es sich um das
GLIF (GuideLine Interchange Format), PROforma, Asbru sowie SAGE
(Standards-based Shareable Active Guideline Environment). Ebenfalls
werden verschiedene Modellierungstools eruiert und miteinander
verglichen. Den Abschluss bildet eine Diskussion, in der neben der
Bedeutung auch auf Kritikpunkte eingegangen wird. Des Weiteren wird ein
Ausblick auf mögliche zukünftige Entwicklungen gegeben, die für den
Erfolg von Leitlinien in der täglichen Routine maßgeblich sind.
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Medizinische Guidelines
2 Medizinische Guidelines
In dem folgenden Abschnitt werden medizinische Guidelines näher
betrachtet. Zunächst erfolgt eine genaue Definition, sowie eine Abgrenzung
von weiteren Begrifflichkeiten wie bspw. Richtlinien. Des Weiteren richtet
sich der Fokus auf die einzelnen Schritte des Erstellungsprozesses und den
damit verbundenen Tätigkeiten, sowie den Lebenszyklen von Leitlinien.
Anschließend werden mögliche Anwendungsfelder im und außerhalb des
Klinikalltages erläutert. Den Abschluss dieses Kapitels bildet eine
Betrachtung der Qualitätskriterien, die an Guidelines gestellt werden.
2.1 Definition
Im Folgenden werden wichtige Begriffe erläutert. Die Bundesärztekammer
unterscheidet bezüglich der rechtlichen Verbindlichkeit Richtlinien,
Leitlinien und Empfehlungen.
Richtlinie
"Richtlinien sind meist von Institutionen veröffentlichte Regeln des
Handelns und Unterlassens, die dem einzelnen Arzt einen geringen
Ermessensspielraum einräumen. Ihre Nichtbeachtung kann Sanktionen
nach sich ziehen. Eine ähnliche Verbindlichkeit wie Richtlinien haben
Standards..."
Die innerhalb einer Richtlinie enthaltenen Handlungsanweisungen sind
bindend. Bei der Ausführung ist die Einhaltung der Vorgaben zwingend
erforderlich. [BÄZ11]
Als Beispiel lässt sich die von der Bundesärztekammer veröffentlichte
Richtlinie "Richtlinie der Bundesärztekammer zur Qualitätssicherung
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Medizinische Guidelines
laboratoriummedizinischer Untersuchungen" nennen. Darin wird detailliert
erläutert, wie bspw. Laboruntersuchungen durchzuführen und wie die
daraus resultierenden Befunde zu dokumentieren sind. [BÄZ07]
Leitlinie
"Systematisch entwickelte Entscheidungshilfen über die angemessene
ärztliche Vorgehensweise bei speziellen gesundheitlichen Problemen. Sie
sind Orientierungshilfen im Sinne von "Handlungs- und
Entscheidungskorridoren“, von denen in begründeten Fällen abgewichen
werden kann oder sogar muss." [BÄZ11]
Eine Abweichung von den darin enthaltenen Vorgehensweisen ist nicht nur
wünschenswert sondern teilweise unvermeidlich.
Die Adipositas Guidline, welche im Verlauf dieser Arbeit noch näher
betrachtet wird, soll hier als Beispiel dienen. Darin werden Kriterien,
welche für die Diagnosestellung der Erkrankung notwendig sind, sowie
verschiedene Behandlungsmöglichkeiten beschrieben, deren Einhaltung im
Ermessensspielraum des Arztes liegen. [ADG07]
Empfehlungen
".. wollen die Aufmerksamkeit der Ärzteschaft und der Öffentlichkeit auf
änderungsbedürftige und beachtenswerte Sachverhalte lenken. Ein
Memorandum dient mit seinem Inhalt der umfassenden Information und
Aufklärung. Seine Inhalte sollen für die Urteilsbildung des Arztes über den
aktuellen Stand des Wissens ggf. auch über veraltetes Wissen von Nutzen
sein." [BÄZ11]
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Medizinische Guidelines
Empfehlungen haben informativen Charakter. Ihre Hauptaufgabe besteht
darin, den Fokus des medizinisches Personals auf Neuerungen oder
veränderte Sachverhalte zu lenken. Des Weiteren können sie zur
Beurteilung des gegenwärtigen Wissenstandes den Ärzten oder
Krankenschwestern dienen. [SED08 S. 19]
Die Ärztekammer Nordrhein veröffentlichte eine Empfehlung für
Schwangere im Gesundheitswesen. Darin wird beschrieben, wie der
Umgang mit infektiösen Patienten erfolgen kann. Dabei ist zu beachten,
dass es sich hierbei lediglich um eine Empfehlung ohne bindenden
Charakter handelt. [ÄKN09]
Die rechts stehende Grafik zeigt
die bindenden Eigenschaften
von Richt- sowie Leitlinien und
Empfehlungen.
Dabei wird ersichtlich, dass die
Freiheitsgrade bei der
Beachtung der Handlungsvorschriften
stetig abnehmen.
[SED08 S. 18 - 22]
Abbildung 1: Freiheitsgrade [1]
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Medizinische Guidelines
2.2 Erstellungsprozess
Es existieren zahlreiche Anleitungen zum Erstellen von Leitlinien. Dies
sind z.B. das Leitlinien Manual der Arbeitsgemeinschaft der
Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften oder das Handbuch
zur Entwicklung regionaler Leitlinien des ÄZM (Ärztliches Zentrum für
Qualität in der Medizin), welche in dem folgenden Abschnitt näher
betrachtet werden. Darin werden detailliert die einzelnen Schritte des
Erstellungsprozesses und den damit verbunden Aktivitäten beschrieben.
Des Weiteren ist zu beachten, dass die Erstellung von Guidelines einen
aufwendigen, ressourcen- und kostenintesiven Vorgang darstellt.
Karl Lauterbach beziffert in seiner Publikation "Possibilities and limits of
guidelines in medicine" die Kosten für eine Leitlinie auf bis zu 250.000 €.
[LAU98]
2.2.1 Auswahl des Leitlinien Themas
Bei der Auswahl des Leitlinien Themas ist darauf zu achten, dass die
Thematik für alle Beteiligten von Relevanz ist und in der Routine
Anwendung findet. Dies garantiert zum Einen das Engagement der
beteiligten Personen und zum Anderen die Fachkompetenz, die von den
einzelnen Teilnehmern eingebracht werden kann.
Die Eingrenzung des Themas ist ebenfalls von zentraler Bedeutung. Bei
einer sehr umfangreichen Thematik besteht die Gefahr, dass die daraus
entwickelte Leitlinie zu groß wird, und somit die Anwendung in der Praxis
eingeschränkt wird. [ÄZM06 S. 21 - 23]
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Medizinische Guidelines
2.2.2 Zusammensetzung der Gruppe
Die Zusammenstellung der Arbeitsgruppe sollte multidisziplinär erfolgen.
Neben Ärzten und Krankenpflegern aus verschiedenen Fachrichtungen ist
es empfehlenswert, Experten aus anderen Bereichen wie bspw.
Diätassistenten am Erstellungsprozess zu beteiligen. Dies gewährleistet,
dass alle relevanten Aspekte angesprochen und dementsprechend bearbeitet
werden. Die Anzahl der beteiligten Personen hängt grundsätzlich von der
Thematik ab, sollte aber nicht mehr als 15 betragen. [ÄZM06 S. 23 - 24]
Des Weiteren haben Studien gezeigt, dass die Komposition der
Arbeitsgruppe sich direkt auf die Qualität der Leitlinienempfehlung
auswirkt. Somit gewinnt die erarbeitete Guideline deutlich an Aussagekraft
und damit an Qualität. [LPH92]
2.2.3 Definitionen von Zielen und Schlüsselfragen
Nach Abgrenzung der Thematik und der Zusammenstellung der
Arbeitsgruppe ist der nächste Punkt die Formulierung des Zieles, welches
mit der Guideline verfolgt wird. Das ist bspw. die
Entscheidungsunterstüzung (Decision Support System) bei der Behandlung
einer bestimmten Erkrankung. Ebenfalls müssen Schlüsselfragen, wie z.B.
die Einsparung von Kosten, durch Anwendung der Leitlinie präzise
formuliert werden. Dabei ist es unerlässlich, dass eine Abwägung zwischen
Zielen bzw. Schlüsselfragen und deren Machbarkeit erfolgt.
[ÄZM06 S. 25 - 26]
17/148

Medizinische Guidelines
2.2.4 Der Arbeitsprozess / Verteilung der Aufgaben
Nach erfolgreichem Abarbeiten der vorherigen Punkte kann nun mit der
Erstellung der Leitlinie begonnen werden. Beginnend werden die
anstehenden Aufgaben verteilt. Zunächst erfolgt die der Bestimmung der
federführenden Autoren. Diese Aufgabe sollten 2 bis 3 Personen erfüllen.
In ihren Aufgabenbereich fällt die Literaturrecherche und die Aufarbeitung
der relevanten Informationen. Des Weiteren ist es empfehlenswert, einen
Protokollführer zu bestimmen. Dies bietet den Vorteil, dass sich die
jeweiligen Mitglieder der Arbeitsgruppe über Stand und Fortschritt der
Leitlinienentwicklung informieren können. Die Bestimmung eines
Moderators ist ebenfalls unerlässlich. Bei interdisziplinären Arbeitsgruppen
besteht die Gefahr, dass durch Konflikte der Fortschritt bei der
Leitlinienentwicklung gefährdet wird. Für eine entsprechende
Arbeitsatmosphäre zeigt er sich ebenfalls verantwortlich.
[ÄZM06 S. 27 - 30]
2.2.5 Evidenzressourcen
Bei der Entwicklung von Guidelines ist es empfehlenswert auf bereits
bestehende Leitlinien mit vergleichbarer Thematik zurückzugreifen. Dies
kann sowohl den Arbeitsaufwand reduzieren, als auch den
Entstehungsprozess z.T. bedeutend beschleunigen und somit zur
Kostenreduzierung beitragen. Wird eine bereits bestehende Guideline
herangezogen, und deren Inhalte fließen in die Entwicklung einer neuen
Leitlinie ein, wird von Adaption gesprochen. Hierbei sind jedoch vorab
einige Fragen zu klären, wie z.B. ob die empfohlenen Medikamente in
Deutschland zugelassen sind oder für welche Patientenzielgruppe die
ursprüngliche Leitlinie gedacht war. [ÄZM06 S. 27 - 30]
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Medizinische Guidelines
2.2.6 Formulierung von Empfehlungen
Die Formulierung von Empfehlungen, die bei der Anwendung von
Leitlinien zum Tragen kommen, wie bspw. Anordnen einer
Röntgenuntersuchung bei einem bestimmten Symptom, stellt einen
entscheidenden Arbeitsschritt dar. Daher ist es unabdingbar, dass diese
Empfehlungen präzise sowie unmissverständlich formuliert werden und
sich auf neueste wissenschaftliche Erkenntnisse stützen.
Des Weiteren müssen folgende Überlegungen in Betracht gezogen werden:
- Mit welchen Effekten ist bei der Anwendung der Empfehlungen zur
rechnen?
- Wie ist das Verhältnis von positiven zu negativen
Behandlungsergebnissen?
- Sind Erkenntnisse auf denen die Empfehlung beruht evident?
- Bestehen Bedenken bezüglich der Machbarkeit?
- Welche klinische Relevanz hat die Empfehlung?
- Auf welches Patientengut kann die Empfehlung angewendet werden?
Es bedarf einer genauen Abwägung der hier genannten Punkte. Erfolgt
diese nur unzureichend, führt dies zu einer verminderten Akzeptanz der
entworfenen Leitlinie in der täglichen Routine oder zu unzureichenden
Behandlungsergebnissen.
Die Empfehlungen sollten im gegenseitigen Konsens erfolgen. Hierbei hat
sich die Delphi Technik als vorteilhaft erwiesen. Dabei handelt es sich um
ein iteratives Vorgehen, bei dem ein Gruppenkonsens gebildet wird. Dieser
Ansatz hat sich bewährt, um bspw. den Einfluss eines Chefarztes
gegenüber anderen Mitgliedern zu minimieren.
[ÄZM06 S. 38 - 39, WIC11]
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Medizinische Guidelines
2.2.7 Externe Konsultation
An die Formulierung der Empfehlungen schließt sich die Konsultation an,
welche durch externe Experten erfolgt. Dieses Vorgehen hat sich aus Sicht
des Ärztlichen Zentrums der Medizin als vorheilhaft erwiesen. Dadurch
erhält die Leitliniengruppe ein Feedback bezüglich neuer Erkenntnisse aus
der Wissenschaft, welche noch nicht beachtet und somit nicht in den
Erstellungsprozess eingeflossen sind. Des Weiteren ist es dadurch
möglich, frühzeitig Unzulänglichkeiten zu erkennen und diese zu
berichtigen. Einen weiteren Aspekt stellen mögliche Probleme bei der
späteren Implementierung in der Routine dar, die somit ebenfalls korrigiert
werden können. [ÄZM06 S. 42]
2.2.8 Gestaltung der Leitlinie
Nach dem die Vorarbeiten abgeschlossen sind, kann mit der Gestaltung der
Leitlinie begonnen werden. Hierbei ist darauf zu achten, dass der
Behandlungskorridor, sowie der medizinische Entscheidungsprozess
präzise und prägnant dargestellt wird. Der Ablauf der Leitlinie sollte zu
jeder Zeit nachvollziehbar sein. Dies gewährleistet die Transparenz und
stärkt die Akzeptanz in der täglichen Routine. Alternativen, wie bspw. die
Sicherstellung der Diagnose kann auf mehrere Arten erfolgen, oder die
Behandlung dieser Erkrankung ist sowohl operativ als medikamentös
möglich, sollte ebenfalls innerhalb der Leitlinie dargestellt werden.
[ÄZM06 S. 45]
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Medizinische Guidelines
2.2.9 Disseminierung
Leitlinien können in elektronischer als auch in Papierform verbreitet
werden. Die Veröffentlichung auf Internet Portalen, wie z.B.
www.leitlinien.de oder http://www.awmf.org/, ermöglicht einem großen
Anwenderkreis schnellen und kostenlosen Zugriff. Des Weiteren können
die darin publizierten Guidelines schnell und kostengünstig aktualisiert
werden. Durch Veröffentlichungen in Fachmagazinen erschließt sich zu
dem ein größerer Interessentenkreis.
Umfragen haben gezeigt, dass in der täglichen Routine vor allem kurze und
übersichtliche und damit vor allem schnell anwendbare Leitlinien gefragt
sind. [ÄZM06 S. 50 - 51]
2.2.10 Implementierung
Unter Implementierung ist die Überführung von Leitlinien in die tägliche
Routine zu verstehen. Zunächst ist zu beachten, dass es in Deutschland kein
Programm zur systematischen Implementierung von Leitlinien gibt. Daher
kommen in der Praxis oft verschiedene Strategien zur Anwendung. Dabei
handelt es sich unter Anderem um organisatorische Ansätze z.B. die
Bereitstellung einer benötigten Infrastruktur. Des Weiteren ist es
empfehlenswert, vorab Schulungen durchzuführen. Die Auswahl des
Themas, sowie dessen klinische Relevanz und die Praktikabilität der
Leitlinien haben sich als wichtigste Punkte bezüglich einer erfolgreichen
Implementierung erwiesen. Einen weiteren relevanten Faktor stellt die
Befragung der Endanwender dar. Dies bietet zum Einen die Möglichkeit
Vorbehalte auszuräumen und zum Anderen die betreffenden Personen von
den Vorteilen zu überzeugen. Einen weiteren zentralen Punkt stellt die im
Folgenden beschriebene lokale Adaption dar. [LHL09]
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Medizinische Guidelines
2.2.11 Lokale Adaption
Hierbei ist die Anpassung an lokale Gegebenheiten zu verstehen. Dabei ist
zu beachten, dass nicht jede Institution über die vorausgesetzen Ressourcen
verfügt. Als Beispiel soll die Diagnose einer Lungenembolie dienen. In der
Literatur wird als Mittel der Wahl die Lungenszintigraphie empfohlen.
Hierbei handelt es sich um ein nuklearmedizinisches Verfahren, welches
oft nur von großen Krankenhäusern oder Universitätskliniken angeboten
werden kann. Daher ist es empfehlenswert, die Guideline diesbezüglich
anzupassen und alternative Untersuchungsmöglichkeiten wie bspw. ein
MRT (Magnet Resonanz Computertomographie) oder CT (Computer
Tomographie) zu empfehlen. Eine unzureichende lokale Adaption ist als
besonders nachteilig für die Anwendung und somit für den Erfolg der
Leitlinie anzusehen. [ÄZM06 S. 52 - 55, WIC10]
2.2.12 Evaluation
Die Anwendung als auch die Qualität der erstellten Leitlinien kann durch
eine Evaluation erhöht werden. Dafür bedarf es zum Einen Daten, wie
bspw. Befragung der Anwender und zum Anderen Messgrößen, die
folgenden Aspekte widerspiegeln:
- Welche Auswirkungen hatte die Anwendung der Guideline auf alle
Patienten?
- Stellte sich eine Verbesserung der Behandlung ein?
- Welche Behandlungserfolge wurden bei einzelnen Patienten erzielt?
Die Erhebung dieser Parameter sollte regelmäßig erfolgen. Des Weiteren
ist es erforderlich, dass zwischen den Messgrößen und der Qualität der
Leitlinie ein Zusammenhang besteht. [ÄZM06 S. 59 - 62]
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Medizinische Guidelines
2.2.13 Überarbeitung
Die Überarbeitung stellt den letzten Schritt im Lebenszyklus einer Leitlinie
dar. Guidelines erheben den Anspruch, den aktuellsten Stand der
Wissenschaft widerzugeben. Daher bedarf es einer regelmäßigen
Überprüfung, ob dies gewährleistet ist. Das Zeitintervall hängt hierbei
primär vom Thema der erstellten Leitlinie ab. In der Literatur wird daher
eine Überarbeitung für alle 2 Jahre empfohlen. Dies kann auch in längeren
Abständen erfolgen, sollte aber eine Dauer von 5 Jahren nicht
überschreiten. Des Weiteren ist es empfehlenswert, eine Geltungsdauer
abzugeben, in der die Leitlinie angewendet werden sollte. [ÄZM06 S. 63]
23/148

Medizinische Guidelines
2.3 Anwendungsmöglichkeiten
Für medizinische Leitlinien gibt es verschiedene
Anwendungsmöglichkeiten. Dabei stellt die Entscheidungsunterstützung
(Decision Support) bei der Behandlung von Patienten den wichtigsten
Aspekt dar. Des Weiteren eignen sich Guidelines zur Optimierung von
Arbeitsabläufen oder zur effizienteren Gestaltung des Materialverbrauches
bei der Krankenversorgung. Das Selbstmanagement von Patienten lässt
sich dadurch ebenfalls verbessern.
2.3.1 Entscheidungsunterstützung
Hierbei ist die Unterstützung von medizinischem Personal bei der
Behandlung von Patienten zu verstehen. Durch Anwendung der Leitlinie
kann der behandelnde Arzt auf alternative Therapiemöglichkeiten oder auf
weiterführende Diagnostik aufmerksam gemacht werden.
Dies soll durch ein Beispiel verdeutlicht werden: Adipositas lässt sich auf
verschiedene Arten behandeln. Als Mittel der Wahl hat sich neben der
Optimierung der Ernährung, das vermehrte Betreiben von Sport erwiesen.
Des Weiteren haben sich in letzten Jahren vermehrt medikamentöse sowie
operative Therapien bei besonders adipösen Patienten als vorteilhaft
erwiesen. Bevorzugt ein Arzt eine eher konservative Behandlung, kann
durch Anwendung der Guideline eine Sensibilisierung bspw. für eine
zusätzliche Operation erfolgen.
Hierdurch lässt sich nachweislich die Qualität der Behandlung erhöhen.
Dafür ist jedoch essentiell, dass sich die Leitlinie auf den aktuellsten Stand
von Wissenschaft und Forschung stützt. [CLE03]
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Medizinische Guidelines
2.3.2 Optimierung von Arbeitsabläufen
Bei der Behandlung von Patienten in einer Klinik bedarf es der
Zusammenarbeit verschiedener Fachrichtungen. Bei der Überweisung
entstehen jedoch oft Probleme, da der anweisende Arzt oft nicht umfassend
über die Arbeitsabläufe der ausführenden Abteilung unterrichtet ist.
Dies kann am Beispiel einer computertomographischen Untersuchung
verdeutlich werden. Hierbei wird bei den meisten Indikationen dem
Patienten ein Kontrastmittel injiziert. Um die Wahrscheinlichkeit einer
unerwünschten Nebenwirkung zu minimieren, bedarf es vorab der
Bestimmung verschiedener Laborparameter. Wird dies versäumt, und der
Patient befindet sich schon in der radiologischen Abteilung, muss die
Untersuchung verschoben werden und kann erst nach der Bestimmung der
relevanten Blutparameter erfolgen. Dies ist mit einer ineffizienten
Geräteauslastung und damit mit Kosten verbunden.
Durch Anwendung einer Untersuchungsleitlinie für Computer
Tomographien kann dies verhindert werden, da hier der behandelnde Arzt
unmittelbar bei der Anforderung der Untersuchung auf die zu
bestimmenden Laborparameter hingewiesen wird.
[Lau94 S. 320 - 340]
2.3.3 Optimierung des Materialverbrauches
Für die Behandlung von Patienten bedarf es unterschiedlicher Materialien.
Hierbei hat sich die Anwendung von Leitlinien als vorteilhaft erwiesen, da
es dadurch möglich ist, den zu erwartenden Verbrauch abzuschätzen und
somit Kosten zu sparen.
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Medizinische Guidelines
In einer Ambulanz zählt das Wechseln von Verbänden zu den
Routineaufgaben. Hierbei bedarf es bestimmter Materialien wie z.B.
Wundheilsalben oder Antibiosen. Die Anwendung von Guidelines kann bei
der Optimierung des Materialbedarfs einen wertvollen Beitrag leisten, da es
dadurch möglich ist, für die zu erwartenden Behandlungen den
entsprechenden Materialbedarf abzuschätzen. Somit kann die Bestellung
von nicht benötigten Medikamenten oder sonstigen Materialien vermieden
werden. Dadurch ist es möglich, z.T. beträchtlich Kosten zu sparen.
[VRH04]
2.3.4 Optimierung des Selbstmanagement von Patienten
Bei der Optimierung des Selbstmanagement einer bestimmten Erkrankung
können Guidelines ebenfalls einen wertvollen Beitrag leisten, da sie den
Patienten bei bestimmten Indikatoren z.B. darauf hinweisen, einen Arzt
aufzusuchen.
Dies kann am Beispiel einer Diabetes Leitlinie verdeutlich werden. Die
Anzahl der Erkrankten hat sich in den letzten Jahren beträchtlich erhöht.
Daher ist sowohl medizinisch als auch ökonomisch sinnvoll, Patienten
verstärkt in die Behandlung ihrer Erkrankung zu involvieren. Die
Anwendung von Diabetes Leitlinien ist hierbei vorteilhaft. Diabetiker sind
dazu angehalten 3 mal täglich ihren Blutzuckerspiegel zu messen. Ist dieser
permanent erhöht, wird der Patient darauf hingewiesen, dass er zum Einen
seine Ernährung ändert und erneut einen Arzt aufsucht. Somit kann die
Behandlung effizienter erfolgen und die Wahrscheinlichkeit von
Folgeerkrankungen, wie z.B. einer Niereninsuffizienz wird vermindert.
Dadurch verbessert sich zum Einen die Lebensqualität der Erkrankten, und
zum Anderen werden Behandlungskosten reduziert. [DDG06]
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Medizinische Guidelines
2.4 Qualitätskriterien
Über die Kriterien, welche eine "gute" Guideline ausmachen, gibt es
verschiedene Ansichten. Littejohns und Cluzeau definieren dies wie folgt:
"A guidline that is valid, reproducible, and reliable." [LTH10 S. 553]
Das AIOM (American Institute of Medicine) stellt insgesamt 8 Kriterien an
gute Leitlinien. [LTH10 S. 552]
Validität
Guidelines müssen gültig sein. Daher ist es unverzichtbar, dass sie sich auf
den aktuellen Stand von Wissenschaft und Forschung stützen. Eine
Guideline gilt als valide, wenn sie zum erwarteten medizinischen und
ökonomischen Ergebnis führt. [ÄZM06 S. 27 - 30]
Verlässlichkeit
Empfehlungen, die bei der Anwendung einer Leitlinie entnommen werden,
müssen verlässlich und damit frei von Widersprüchen sein. Auf
unerwünschte Nebenwirkungen einer Behandlung oder Risiken ist der
Anwender aufmerksam zu machen. [ÄZM06 S. 38 - 39, S. 45]
Reproduzierbarkeit
Die Anwendung einer Leitlinie auf ein verschiedenes aber von der Art der
Erkrankung vergleichbares Patientengut muss zu den gleichen Ergebnissen
kommen. Als reproduzierbar wird eine Guideline angesehen, wenn ihre
Nutzung unabhängig vom Anwender zum gleichen Ergebnis kommt.
[ÄZM06 S. 27 - 30]
Klarheit
Der Ablauf einer Leitlinie sollte klar, nachvollziehbar und widerspruchsfrei
sein. [ÄZM06 S. 45]
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Medizinische Guidelines
Klinische Anwendbarkeit
Hierbei handelt es sich um ein besonders relevantes Kriterium, das einer
genauen Abwägung bedarf. Auf der einen Seite ist es zwingend
erforderlich, dass alle relevanten klinischen Aspekte abgedeckt werden.
Auf der anderen Seite sollte die Leitlinie präzise und prägnant sein und
nicht Konstellationen abdecken, welche in der täglichen Routine nahezu
unbedeutend sind. Des Weiteren ist es unverzichtbar, eine Anpassung an
lokale Gegebenheiten und die dabei verfügbaren Ressourcen
durchzuführen. [ÄZM06 S. 31]
Dokumentation
Der gesamte Erstellungsprozess mit den beteiligten Personen, abgehaltenen
Meetings sowie der durchgeführten Literaturrecherche ist zu
dokumentieren und zugänglich zu machen. [ÄZM06 S. 27 - 30]
Entwicklung durch einen multidisziplinären Prozess
Um sich bei der Entwicklung der Leitlinie auf ein möglichst großes Wissen
als auch auf Erfahrung zu stützen, ist es empfehlenswert, dass
unterschiedliche Berufsgruppen dem Erstellungsprozess beiwohnen.
[ÄZM06 S. 23 - 24]
Pläne für einen Review
An Guidelines wird der Anspruch gestellt, sich auf die neuesten
Erkenntnisse aus der Forschung zu stützen. Daher ist es unverzichtbar,
diese regelmäßig zu überarbeiten. [ÄZM06 S. 63]
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Medizinische Guidelines
2.5 Klassifikation von Leitlinien
Gemäß der AWMF werden Leitlinien in Entwicklungsstufen eingeteilt. Die
Spannweite reicht dabei von S1 bis S3, wobei S3 die höchste Stufe
darstellt. Guidelines, die in eine höhere Kategorie eingeteilt werden,
müssen dabei neben den Anforderungen für die Einteilung in die
entsprechende Entwicklungsstufe auch alle Kriterien der unteren
Kategorien erfüllen.[AWM10]
Anhand folgender Kriterien erfolgt die Einteilung, die auszugsweise
aufgeführt werden:
S1
Hierfür ist es erforderlich, dass die Entwicklungsgruppe repräsentativ
zusammengesetzt ist, und dass alle Empfehlungen im informellen Konsens
erfolgt sind.
S2
Seit 2004 erfolgt eine weitere Unterteilung der S2 Entwicklungsstufe in
S2e für evidenz-basiert sowie S2k für konsensbasiert.
Für eine S2e Leitlinie ist es erforderlich, dass die Recherche standardisiert
in mehreren Medien erfolgt und bereits bestehende Leitlinien herangezogen
werden. Des Weiteren ist das Vorgehen im Leitlinienreport zu
dokumentieren.
S2k bedürfen einer Konsensbildung, die auf einer neutralen Methode wie
z.B. der Delphi Technik, beruht. Des Weiteren ist das Vorgehen ebenfalls
zu dokumentieren. An Empfehlungen, die bei der Anwendung der Leitlinie
zum Tragen kommen, sind ebenfalls weiter führende Kriterien bezüglich
deren Eindeutigkeit zu stellen.
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Medizinische Guidelines
S3
An S3 Leitlinien werden die höchsten Kriterien gestellt. Dazu zählen
neben der Zusammenstellung der Expertengruppe, die alle betroffenen
Berufsgruppen umfasst, die standardisierte Recherche. Zusätzlich ist es
erforderlich, die formulierten Empfehlungen in Evidenzgrade einzuteilen.
sds
Abbildung 2: Klassifizierung von Leitlinien [2]
In den vergangen Jahren zeigte sich
eine stetige Zunahmen von S2 bzw. S3
Leitlinien. Allerdings entfällt der
Löwenanteil nach wie vor auf S1 Leitlinien. Dies ist auf den bedeutend
aufwendigeren und damit kostenintensiveren Erstellungsprozess
zurückzuführen [HAR05 S. 21]
1998 2000 2002 2004
S1 319 256 445 753
S2 71 101 121 165
S3 0 7 17 28
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Medizinische Guidelines
2.6 DELBI
DELBI (Deutsches Instrument zur methodischen Leitlinien-Bewertung) ist
das Ergebnis der Zusammenarbeit von Mitgliedern der
Bundesärztekammer, der Kassenärztlichen Bundesvereinigung, der
Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften,
des Ärztlichen Zentrums für Qualität in der Medizin, sowie
weiteren Autoren. Dies stellt ein Instrument dar, um die Qualität von
medizinischen Leitlinien zu bewerten. Es basiert auf dem AGREE Projekt
(Appraisal of Guidelines Research & Evaluation), welches Experten aus
den USA, Kanada, Neuseeland sowie von 9 weiteren europäischen Ländern
erstellt haben.
Die Checkliste umfasst insgesamt 34 Fragen, die auf 8 Domänen bzw.
Kategorien aufgeteilt sind. Dabei wird für jeden Punkt auf einer
Antwortskale von 1, für "trifft überhaupt nicht zu" bis 4, für "trifft
uneingeschränkt zu" ein Wert erfasst. Für jede einzelne Domäne wird dabei
ein Gesamtwert errechnet. Des Weiteren ist zu beachten, dass die
berechneten Parameter sich ausschließlich auf eine Kategorie beziehen, und
sich dadurch keine Gesamtnote errechnen lässt. Die Bewertung sollte
mindestens 2, idealerweise von 4 Gutachtern erfolgen.
Der Anwendungsbereich erstreckt sich über nahezu alle Leitlinien, die in
der Medizin relevant sind, und deckt neben der Diagnostik und Therapie
von bestimmten Erkrankungen zusätzlich auch Gesundheitsförderung
sowie Prävention ab. [DEL08 S. 7 - 10]
Eine vollständige Checkliste befindet sich im Anhang.
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Medizinische Guidelines
2.6.1 Bewertungskategorien
Die jeweiligen Kategorien werden im Folgenden näher betrachtet:
Domäne 1: Geltungsbereich und Zweck
Hier werden die Fragen aufgeworfen, für welche Patientengruppe die
Leitlinie geeignet ist, sowie welche Ziele damit verfolgt werden.
Domäne 2: Beteiligung der Interessengruppen
In diesem Abschnitt erfolgt die Evaluation der Zusammenstellung der
Leitliniengruppe.
Domäne 3: Methodologische Exaktheit der Leitlinien Entwicklung
Hierbei erfolgt die Bewertung des Erstellungsprozesses unter
Berücksichtigung von Recherche, Formulierung, Gruppenkomposition,
Evaluation sowie Überarbeitung.
Domäne 4: Klarheit und Gestaltung
Der Aufbau sowie die Klarheit und Verständlichkeit wird in diesem
Abschnitt evaluiert.
Domäne 5: Anwendbarkeit
In dieser Domäne erfolgt die Benotung, mit welchem organisatorischem
Aufwand sowie Kosten die Leitlinie in der täglichen Routine angewendet
werden kann.
[DEL08 S. 10; 13 - 47]
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Medizinische Guidelines
Domäne 6: Redaktionelle Unabhängigkeit
Hierbei erfolgt eine Betrachtung möglicher Interessenskonflikte innerhalb
der Entwicklungsgruppe. Zusätzlich wird dabei die Frage aufgeworfen, ob
versucht wurde, von außen auf den Erstellungsprozess bspw. seitens der
Pharmaindustrie Einfluss zu nehmen.
Domäne 7: Anwendbarkeit im deutschen Gesundheitssystem
Die Überprüfung in wieweit die Leitlinie im deutschen Gesundheitssystem
angewendet werden kann, erfolgt in diesem Abschnitt, wie z.B.: sind die
empfohlenen Medikamente zugelassen, oder wird eine Therapie von der
Krankenkasse erstattet.
Domäne 8: Methodologische Exaktheit der Leitlinien-Entwicklung bei
Verwendung existierender Leitlinien
Abschließend erfolgt die Evaluation, in welchem Maße bereits bestehende
Leitlinien für den Erstellungsprozess berücksichtigt wurden.
2.6.2 Bewertungssystem
Die Benotung einer Kategorie wird im Folgenden anhand eines Beispiels
erläutert. Hierbei sind insgesamt 4 Gutachter beteiligt, die insgesamt 3
Kriterien benoten:
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Medizinische Guidelines
Kriterium 1 Kriterium 2 Kriterium 3 Summe
Gutachter 1 3 4 3 10
Gutachter 2 2 3 1 6
Gutachter 3 4 4 3 11
Gutachter 4 2 1 2 5
Summe 11 12 9 32
Zunächst erfolgt die Bestimmung der minimalen bzw. maximal möglichen
Punktzahl:
Maximale mögliche Punktzahl = 4 (trifft vollständig zu) x 3 (Kriterien) x 4
(Gutachter) = 48
Minimale mögliche Punktzahl = 1 (trifft überhaupt nicht zu) x 3(Kriterien)
x 4 (Gutachter) = 12
Der endgültige Wert errechnet sich folgendermaßen:
erreichte Punktzahl − minimal mögliche Punktzahl
maximal mögliche Punktzahl − minimal mögliche Punktzahl
Zahlenbeispiel anhand der obigen Tabelle: 0,55 = 32−12
48−12
Die kalkulierten Parameter werden folgendermaßen eingeordnet:

Adipositas
3 Adipositas
Adipositas ist in den letzten Jahren bzw. Jahrzehnten zu einem weltweiten
Problem geworden. Dabei beschränkt die Erkrankung sich längst nicht
mehr auf Industriestaaten. So weisen z.B. Urvölker in Australien oder im
Pazifischen Ozean den höchsten Anteil von adipösen Menschen in ihrer
Gesellschaft auf. Die Erkrankung befindet sich noch längst nicht auf dem
Höhepunkt ihrer Ausbreitung. Studien belegen, dass sich die Zahl der
Erkrankten weiter erhöhen und erst im Jahre 2050 der Höhepunkt erreicht
sein wird. [SPO10]
Thomas Kohlmann und Jörn Moock sehen in der Adipositas eines der
gesellschaftlich relevantesten Krankheitsbilder der Gegenwart: "Weltweit
stellt Adipositas eine der größten Herausforderungen für die öffentlichen
Gesundheitssysteme dar." [KOM09 S. 2]
Welcher Notwendigkeit der Prävention und Behandlung von Adipositas
beigemessen wird, zeigt eine Initiative aus Malaysia. Um der bedrohlich
steigenden Anzahl von übergewichtigen Kindern Herr zu werden, wurde
vom Kultusministerium beschlossen, dass der BMI (Body Mass Index) in
das Schulzeugnis aufgenommen wird. Dadurch sollen Eltern frühzeitig auf
ein mögliches Überwicht aufmerksam gemacht und auf eine eventuell
nötige Behandlung hingewiesen werden. [MAM11]
In dem folgenden Kapitel erfolgt zunächst eine Definition des
Krankheitsbildes, welches mit Statistiken weiter angereichert wird. Im
Anschluss erfolgt basierend auf der Leitlinie "Prävention und Therapie der
Adipositas" der Deutschen Adipositas Stiftung eine Erläuterung der
Diagnose sowie der Behandlung.
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Adipositas
3.1 Krankheitsbild
Übermäßige bzw. falsche Ernährung sowie Bewegungsmangel gelten als
die Hauptursache für Adipositas. Stress im Alltag und die damit
verbundene unregelmäßige Nahrungsaufnahme sowie überwiegend
sitzende Tätigkeiten werden ebenfalls als fördernde Faktoren angesehen.
Das Krankheitsbild ist verbunden mit z.T. schweren Nebenerkrankungen
wie z.B. Diabetes oder Herzkreislauferkrankungen und der daraus
resultierenden eingeschränkten Lebensqualität.
Die Behandlung der Erkrankung ist besonders aufwendig und
kostenintensiv, da die Betroffenen ihre Ernährung sowie Lebensstil
langfristig umstellen müssen. Dies ist ausschließlich mit einer intensiven
und langwierigen Therapie zu realisieren. Des Weiteren handelt es sich z.B.
bei Diabetes oder Herzkreislauferkrankungen um chronische
Erkrankungen, so dass Patienten auf eine lebenslange Behandlung
angewiesen sind.
Schätzungen zu Folge leiden weltweit mittlerweile 500 Millionen
Menschen an Übergewicht oder sind adipös. Dabei ist zu beachten, dass
sich die Zahl der Erkrankten stark erhöht. Nach Schätzungen steigt die
Anzahl jährlich um ca. 8 Millionen Menschen weltweit. Dabei galten in
den 70ern bzw. 80ern Menschen mit starkem Übergewicht noch als
Randerscheinung. Laut einer aktuellen Veröffentlichung der Adipositas
Stiftung sind zur Zeit 2 von 3 Männer, sowie jede zweite Frau in
Deutschland übergewichtig oder adipös. [SPO11; ADS 10]
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Adipositas
Die damit verbundenen Kosten
werden zunehmend eine ernste
Gefahr für nahezu jedes
Gesundheitssystem. Schätzungen
zufolge, verschlingt die
Behandlung von Adipositas in
Deutschland zwischen 0,6 % -
7% der gesamten Ausgaben des
Gesundheitswesen und beläuft
Abbildung 3: Kosten Adipositas [3]
sich damit auf 15 - 20 Mrd. Euro jährlich. Es zeigt sich, dass die
Behandlungskosten mit der Schwere der Erkrankung zusammen hängen.
Des Weiteren sind noch Produktivitätsausfälle, sowie frühzeitige
Berentung zu berücksichtigen. [EMC08]
Folgende Statistik zeigt die Verteilung in der europäischen Union. Dabei
belegt Deutschland vor Groß Britannien und Zypern den Spitzenplatz.
Abbildung 4: Übergewicht und Fettleibigkeit in 25 EU-Staaten [4]
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Adipositas
Die unten stehende Abbildung zeigt eine Statistik der OECD (Organisation
für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung) über die Anzahl der
Übergewichtigen, bzw. an Adipositas erkrankten in Deutschland. Dabei
wird der Anteil der Bevölkerung von 1999 der von 2005 gegenübergestellt.
Des Weiteren ist zu beachten, dass keine Kinder bzw. Jugendliche unter 15
Jahren berücksichtigt wurden.
Dabei wird ersichtlich, dass sich die Anzahl von Übergewichtigen nur
marginal verändert hat. Bei den Adipösen zeigt sich jedoch ein
beträchtlicher Anstiegt.
Abbildung 5: Anteil der Bevölkerung mit Übergewicht und Adipositas in Deutschland 1999 und
2005 [5]
38/148

Adipositas
3.2 Adipositas Guideline
In dem folgenden Unterabschnitt erfolgt eine Darstellung der "Prävention
und Therapie der Adipositas" Leitlinie, welche von der Deutschen
Adipositas-Gesellschaft, der Deutschen Diabetes-Gesellschaft, der
Deutschen Gesellschaft für Ernährung und der Deutschen Gesellschaft für
Ernährungsmedizin entwickelt und herausgegeben wurde.
Zunächst erfolgt eine Betrachtung der Kriterien, anhand derer die
Diagnoseerstellung erfolgt. Des Weiteren werden zusätzliche
Untersuchungen dargestellt. Darauf erfolgt eine Erläuterung der laut
Guideline empfohlenen Therapiemaßnahmen.
Die Diagnose von Adipositas erfolgt anhand des BMI. Dabei handelt es
sich um eine Maßzahl, die wiefolgt berechnet wird.:
BMI =
Körpergewicht in kg
Köpergröße in m ∗ Körpergröße in m
Basierend auf dem BMI erfolgt eine Einteilung in Kategorien. Folgende
Tabelle zeigt die Verteilung in der deutschen Bevölkerung. [STB10]
Kategorie BMI Männer Frauen Gesamt
Untergewicht < 18,5 0,7% 3,4% 2,1%
Normalgewicht 18,5 - 24,9 39,2% 53,7% 45,5%
Präadipositas 25 - 29,9 36,7% 44,4% 36,7%
Adipositas Grad I 30 - 34,9
Adipositas Grad II 35 - 39,9 15,7 % 13,8% 14,7 %
Adipositas Grad III > 40
Durchschn. BMI 26,3% 24,9% 25,7%
39/148

Adipositas
Des Weiteren werden folgende Untersuchungen empfohlen.
Labor:
Im Labor sollten folgende Parameter bestimmt werden:
Nüchternblutzucker, oraler Glukosetoleranztest, HDL Cholesterin, LDL-
Cholesterin, Elektrolyte, TSH und Kreatinin.
Urin:
Die Erhebung der Harnsäure sowie der Mikroalbuminurie sollte ebenfalls
im Labor erfolgen.
Körperliche Untersuchungen
Hierbei sollten Körpergröße, Körpergewicht sowie Taillenumfang
bestimmt werden.
Herz-Kreislaufsystem
Um durch Adipositas hervorgerufene Erkrankungen auszuschließen, ist die
Erhebung von folgenden Werten empfehlenswert: Blutdruck, EKG,
Ergometrie, Herzecho und 24-h-Blutdruck-Messung,
Sonographie
Per Ultraschall sollte der Oberbauch untersucht werden. Um eine
Verfettung der Organe sowie eine Ateriesklerose auszuschließen, ist eine
Doppler-Sonographie angebracht.
Sonstige Untersuchungen
Ein Schlafapnoe-Screening sowie eine Bioimpedanzanalyse schließen die
eingehenden Untersuchungen ab.
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Adipositas
Therapie
Zunächst steht die Prävention im Vordergrund. Hierbei ist den Patienten zu
empfehlen, auf eine ausgewogene Ernährung zu achten, sowie ausreichend
Sport zu treiben.
Die Behandlung erfolgt anhand des BMI und der daraus resultierenden
Einteilung in die entsprechenden Adipositas Grade:
Bei einem BMI von < 30 ist lediglich ein Hinweis auf präventive
Maßnahmen notwendig.
Bei einem BMI ≥ 30 oder einem BMI zwischen 25 und 29,9 und
gleichzeitiges Vorliegen übergewichtsbedingter Gesundheitsstörungen wie
z.B. Diabetes oder eines abdominalen Fettverteilungsmusters, oder von
Erkrankungen, die durch Übergewicht verschlimmert werden, sowie eines
hohen psychosozialen Leidensdrucks erfolgt die Therapie folgendermaßen:
Mit der Behandlung werden ausschließlich langfristige Ziele verfolgt, da
eine kurzfristige Lösung in der Regel nicht möglich ist.
Das primäre Ziel ist eine langfristige Senkung des Körpergewichts.
Dadurch wird das Risiko Adipositas-assoziierter Krankheiten, wie z.B.
Diabetes, reduziert. Ein weiterer Aspekt stellt die Verbesserung der
Lebensqualität sowie die Stärkung des Selbstwertgefühles dar.
Hierfür ist in der Leitlinie ein 4 Punkte Programm zur Umstellung der
Essgewohnheiten enthalten.
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Adipositas
Bei der Umstellung der Ernährung erfolgt zuerst die Bestimmung des
Grundumsatzes also Energiemenge, die der Körper in Ruhe pro Tag
verbraucht. Die Berechnung erfolgt anhand der aufgeführten Formeln
BMI >25 bis

Adipositas
Stellt sich bei den Betroffenen innerhalb der ersten 4 Wochen nach
Behandlungsbeginn nicht mindestens eine Gewichtsreduktion von 2 kg ein,
ist eine medikamentöse Behandlung angezeigt. Dabei handelt es sich um
Arzneimittel mit gewichtssenkendem Potential. Die Leitlinie empfiehlt
dabei 3 Medikamente. Dies sind Sibutramin oder Orlistat von denen jeweils
morgens eine Kapsel von 10 mg eingenommen wird. Von Rimonabant ist
eine Dosierung von 20 mg, ebenfalls morgens notwendig. Bei der
Verabreichung sind jedoch einige Aspekte zu beachten. Eine
Kontraindikation besteht bei Schwangeren oder Alkoholikern. Des
Weiteren ist bei Vorliegen von Esstörungen, Leber oder Nierenschäden
oder bei bekannten psychischen Leiden von einer Verabreichung
abzusehen.
Bei einem BMI von ≥ 35 oder einem ausbleibendem Erfolg der eben
genannten Behandlung ist eine chirurgische Intervention überlegenswert.
Dabei sind eine Magenverkleinerung sowie eine Fettabsaugung möglich.
Dabei ist zu beachten, dass es sich hierbei um operative Eingriffe handelt,
die einer genauen Abwägung sowie die Einbeziehung des Patienten
voraussetzen. Den Erkrankten ist dabei zu erläutern, dass ein chirurgischer
Eingriff nur mit einer Umstellung der Ernährung sowie einer Änderung der
Lebensgewohnheiten zu einer dauerhaften Verbesserung führen kann.
Alleine durch eine Operation wird sich langfristig die Erkrankung nicht
beherrschen lassen.
[ADG07]
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4 Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
In dem folgenden Kapitel werden computerinterpretierbare Guidelines
betrachtet. Zunächst folgt eine Darstellung der Historie. Anschließend
werden relevante Aspekte von computerinterpretierbaren
Guidelinesprachen erörtert. Hierzu zählen neben der Definition, die
Modellierung von Leitlinien sowie deren Ausführung. Abschließend wird
die Implementierung in den Workflow betrachtet.
4.1 Historie
Das von Edward H. Shortliffe in den 70ern entwickelte System MYCIN
gilt als das erste medizinische Expertensystem weltweit. Es wurde zur
Diagnose und anschließender Therapieempfehlung bei Blutinjektionen
angewendet. Hierfür wurden dem Anwender mehrere Fragen gestellt, die
mit ja/nein beantwortet werden sollten. Abschließend wurde eine
Therapieempfehlung unter Angabe der Wahrscheinlichkeit, dass es sich um
die benannte Erkrankung handelt, ausgesprochen. Somit gilt MYCIN als
eines der ersten Systeme, die auf Grundlage unvollständiger bzw.
ungesicherter Daten eine Schlussfolgerung zogen. [EWI11]
In den folgenden Jahren entstanden vermehrt Expertensysteme, wie bspw.
das von Evans und Leibovici entwickelte System, zur Anwendung von
Antibiotika bei Pneumonien. Hierfür wurde ein probalistisches Modell
unter der Verwendung von bedingten Wahrscheinlichkeiten generiert, auf
dem basierend Therapieempfehlungen ausgesprochen wurden.
Jedoch wurde diese Applikation in der Regel für einen eingeschränkten
Fachbereich entwickelt, und daher war deren Anwendung auf andere
Disziplinen oft nur eingeschränkt möglich. [LBS99]
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
Folgende Abbildung zeigt eine Zeitlinie von Guidelinesprachen.
Abbildung 6: Zeitlinie von Guidelinesprachen [6]
HELP (Health Evaluation through Logical Programming) wurde von
Gardner, Pryor, and Warner an der UTAH University entwickelt und im
Jahre 1967 veröffentlicht. Es gilt als das erste KIS
(Krankenhausinformationssystem) mit integrierter Entscheidungsunterstützung,
das über medizinische Regeln verfügte. Diese konnten
jedoch nicht kombiniert und dadurch nicht zu Prozessen wie z.B. die
Abarbeitung einer Leitlinie zusammengefasst werden. [CWI10]
Die daraus gewonnenen Erkenntnisse flossen in die Arden Syntax ein.
Hierbei wurde das medizinische Wissen in MLM (Medical Knowledge
Modules) zusammengefasst, die jedoch nicht kombiniert werden konnten.
Die Lücke wurde mit der Entwicklung von GLIF geschlossen, welches
entwickelt wurde, um komplexe Leitlinien zu formulieren. Auf diesen
Aspekt und weitere Leitliniensprachen wird in Kapitel 6 näher
eingegangen.
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.2 Definition computerinterpretierbarer Guidelines
Konventionelle Expertensysteme bieten Regeln an, die bei bestimmten
Ereignissen angewendet werden und somit als
Entscheidungsunterstützungen dienen können. Jedoch ist es oft nur
eingeschränkt möglich, einen gesamten Prozess wie die Anwendung einer
Leitlinie oder zeitliche Abläufe abzubilden. Um diese Lücke zu schließen,
wurden in den 90er Jahren computergestützte Leitlinienensprachen
(computerized Guidelines) entwickelt. Hierbei reicht die Spannweite von
Dokumentensammlungen, die als Hypertext vorliegen bis zu
entscheidungsunterstützenden Systemen (Decision Support System).
Die Gemeinsamkeit dieser Ansätze besteht darin, dass versucht wird,
medizinisches Wissen, wie z.B. die Diagnose und Behandlung einer
bestimmten Erkrankung, in einer Leitlinie abzubilden.
Eine computerinterpretierbare Leitlinie besteht aus Knoten, die
verschiedene Aspekte repräsentieren wie z.B. eine bestimmte Aktivität,
oder es erfolgt eine Entscheidung anhand vordefinierter Regeln, die den
weiteren Verlauf (Routing) vorgibt. Die Knoten wiederum sind über
Konnektoren verbunden, die die Chronologie bei der Anwendung
widerspiegeln.
Bei dem überwiegenden Teil der computerinterpretierbaren
Guidelinesprachen werden Leitlinien in Form von Flussdiagrammen
modelliert, welche folgendermaßen definiert werden: "Ein Flussdiagramm
ist eine graphische Darstellung der logischen Schritte eines Problems oder
Programmablaufs mit speziellen Symbolen." [ITW10].
Dadurch bietet sich die Möglichkeit, die digitalisierte Leitlinie graphisch
darzustellen. Somit kann der Anwender den Verlauf der Guideline visuell
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
erfassen und zugleich den Verlauf, Entscheidungspunkte, Untersuchungen
und die damit verbundenen Aktivitäten zu erfassen.
Des Weiteren finden bei der Modellierung Design Patterns Anwendung.
Phillip Hauer definiert dies wie gefolgt: " Design Pattern (Entwurfsmuster)
sind bewährte Lösungswege für wiederkehrende Designprobleme... Durch
den Einsatz von Design Pattern wird ein Entwurf flexibel,
wiederverwendbar, erweiterbar, einfacher zu verwenden und
änderungsstabil." [HAU05]
A. Latoszek-Berendsen hat sich zur Überführung von Leitlinien, die in
Papierform vorliegen, zu einer computerstützten Interpretierung und
Anwendung gefolgt äußert: "Minimizing the spent consulting CPG
(Clinical Practice Guideline) is crucial when attempting to improve their
usage in everyday practice. Computer-interpretable guidelines will
therefore become a necessity." [LTH10 S. 558]
Sein Argument unterstreicht die Bedeutung von computergestützten
Guidelinesprachen. In der Praxis wird oft als Grund für die geringen
Anwendungen von Leitlinien neben Zeitmangel oft eine mangelnde
Verfügbarkeit angegeben. Diese Lücke lässt sich durch die
computerinterpretierbare Guidelines schließen. Hierfür ist jedoch
erforderlich, dass deren Anwendung in die tägliche Routine implementiert
und permanent verfügbar ist.
Des Weiteren eignen sich computerinterpretierbare Leitlinien zum
Austausch zwischen Institutionen bzw. Kliniken. Hierfür ist es jedoch
erforderlich, dass lokale Gegebenheiten berücksichtigt und die Guidelines
diesbezüglich angepasst werden. Dieser Aspekt ist entscheidend für die
Wiederverwendbarkeit von Leitlinien und trägt zudem zur Kostenersparnis
bei.
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.2.1 Modellierung von Guidelines
Die Erstellung von computergestützten Guidelines erfolgt unter
Verwendung von Modellierungstools. Die unten stehende Abbildung zeigt
einen Screenshot von Protége.
Links stehend werden die verfügbaren Designpatterns aufgeführt. Zentral
erfolgt die Modellierung als Flussdiagramm. Die jeweiligen Patterns
werden dabei mittels Konnektoren verbunden.
Dieser Ansatz bietet den Vorteil, dass die Erstellung intuitiv möglich ist
und daher auch von nicht IT Experten zum größten Teil erfolgen kann.
[MAP07]
Abbildung 7: Protége Bronchial CA Guideline
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.2.2 Ausführen von Guidelines
Die Ausführung erfolgt über GEE (Guideline Execution Engine). Jede
Guidelinesprache biete eine solche Lösung an. Des Weiteren ist zu
beachten, dass es für eine Sprache unterschiedliche Implementierungen
gibt, die zum Teil auch kostenpflichtig sind.
Hierbei lassen sich bei neueren Leitliniensprachen eindeutige Tendenzen
zu Client Server Architekturen feststellen. Dies bietet einige Vorteile.
Somit ist es mehreren Clients möglich, gleichzeitig auf dieselbe Leitlinie
zuzugreifen und diese auszuführen. Des Weiteren sind Clients
ausschließlich für die Darstellung der Guideline und das Erfassen des
Benutzerverhaltens verantwortlich. Durch die Auslagerung von
ressourcenintensiven Tätigkeiten auf den Server bzw. Execution Engine ist
die Anwendung der Leitlinien durch Thin Clients möglich.
Für die Ausführung werden die modellierten Leitlinien in ein vorab
definiertes Format exportiert. Anschließend werden Guidelines in die
Execution Engines importiert und auf Validität bezüglich vordefinierter
Kriterien überprüft. Nach erfolgreicher Abarbeitung der eben
beschriebenen Schritte, kann die Leitlinie ausgeführt werden.
Die Funktionalität, welche eine GEE bietet, beschränkt sich nicht
ausschließlich auf das Ausführen von Leitlinien. Zahlreiche Lösungen
bieten Schnittstellen, um auf ein KIS zuzugreifen und/oder ein eigenes
Patientendatenmodell an. Data Mining, Zugriff auf Terminologieserver zur
Gewährleistung der Konsistenz der Begrifflichkeiten, Lösung zum
Austausch von Leitlinien zwischen Institutionen usw. zählen zu den
Funktionen, die bei einigen Implementierungen realisiert wurden.
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
Einen weiteren zentralen Aspekt von GEE stellt die
Entscheidungsunterstützung (Decision Support System) dar.
Ein solches System greift bei der Ausführung von Leitlinien auf
patientenspezifische Informationen zu. Dies kann zum Einen durch
Benutzer Eingaben oder durch Zugriff auf ein KIS erfolgen. Hierbei ist zu
beachten, dass der zuletzt genannte Aspekt, sich zur Zeit in der
Entwicklungsphase befindet und daher nur prototypisch in einigen
Guidelinesprachen wie z.B. SAGE realisiert ist. Basierend auf diesen
Informationen werden unterschiedliche Ausführungspfade der
entsprechenden Leitlinie ausgeführt und dem Anwender bei Erfüllung
bestimmter Kriterien Empfehlungen ausgesprochen. [LTH10]
Dies wird im folgenden an einem Beispiel verdeutlicht. Der unter 4.2.1.
enthaltene Screenshot zeigt einige Aspekte bei der Diagnostizierung eines
Bronchial Carcinoms. Bei der Ausführung der Guideline wird der
Anwender dazu aufgefordert, den Patienten auf bestimmte Symptome hin
zu befragen. Basierend auf den Antworten des Patienten erfolgt ein Routing
der Ausführung der Leitlinien. Blutiger Auswurf, sowie ein zunehmender
Gewichtsverlust sind Indikatoren für diese Erkrankung. Wird eine der
aufgeführten Fragen bejaht, empfiehlt sich die Durchführung
weitergehender radiologischer Untersuchungen. Werden jedoch beide
Fragen verneint, besteht kein Verdacht, und diese Diagnose kann
weitgehend ausgeschlossen werden. Erhärtet sich jedoch der Verdacht,
erfolgt ein weiteres Routing zu zusätzlichen Untersuchungen zur
endgültigen Diagnosesicherung. Bei einem negativen Befund der
bildgebenden Verfahren kann eine Lungenkrebserkrankung weitgehend
ausgeschlossen werden. [DKZ05]
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.3 Implementierung von computerinterpretierbaren Guidelines
Die Implementierung von computerinterpretierbaren Guidelines wird in
diesem Unterabschnitt erörtert. Zunächst werden Barrieren bei der
Anwendung von Leitlinien dargestellt. Anschließend erfolgt eine
Darstellung von Maßnahmen bei der Einführung in die tägliche Routine.
Abschließend werden neben der Überführung von Leitlinien, die in
Papierform vorliegen, in ein digitales Medium sowie die Integrierung in
den Workflow dargestellt.
4.3.1 Barrieren bei der Anwendung
Trivedi unterteilt in seiner Publikation "Development and implementation
of computerized clinical guidelines: barriers and solutions." die
bestehenden Hindernisse in 3 Kategorien.
Technische Hindernisse werden hierbei von dem Autor eine zentrale Rolle
zugemessen. Das Hauptargument ist oft die unzureichende Interaktion
zwischen einer Guideline Execution Engine und einem KIS zu nennen.
Dies ist auf eine unzureichende Standardisierung von Guidelinesprachen
sowie eine oft nicht vorhandene Schnittstelle zurückzuführen. Hierbei wird
auch von anderen Autoren massiver Nachholbedarf bescheinigt.
Eine weitere Barriere stellt oft das medizinische Personal dar. Die
Argumente für die Nichtverwendung von computerinterpretierbaren
Leitlinien sind zahlreich. Die Argumentation reicht hierbei von
Inkonsistenzen in der Terminologie der medizinischen Begriffe, über eine
befürchtete Einflussnahme bei der Erstellung der Leitlinien in Form von
Lobbyisten, bis hin zur Angst von Hackern bei der Ausführung der
Leitlinien. Da Guidelines oft nur für häufige Krankheitsbilder existieren,
wird dies ebenfalls oft als Grund für eine geringe Beachtung angegeben.
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
Viele Mediziner gaben zu dem an, dass sie sich vor Repressalien bei der
Anwendung von Leitlinien fürchten, da es oft nicht erkennbar sei, in
welchem Maße die Erstellung auf evidenten sowie gesicherten
Erkenntnisse beruhe.
Eine weitere Barriere stellen organisatorische Gründe dar. So gibt der
Autor an, dass es auch oft an der IT Infrastruktur mangelt. So stehen
Computer für die Ausführung der Leitlinien oft nicht im ausreichenden
Maße unmittelbar bei der Patientenversorgung zur Verfügung, so dass sich
deren Anwendung oft zeitintensiv darstellt. Als weitere Gründe werden
unzureichende Schulung und damit verbunden, unzureichende Kenntnis der
Bedienung angegeben. [TKM02]
4.3.2 Einführung von computergestützten Leitlinien
A. Latoszek-Berendsen empfiehlt in seiner Publikaton "From clinical
Practice Guidelines to Computer-interpretable Guidelines" mehrere
Aktivitäten, die bei der Einführung von computergestützten Leitlinien zu
beachten sind. Hierzu zählen Schulungen, die vorab mit allen Beteiligten
durchzuführen sind. Des Weiteren haben sich Audits, in denen Anwender
ihr Feedback geben, als vorteilhaft erwiesen. Die Bestimmung eines Key
Users ist empfehlenswert. Hierbei sollte es sich um jemanden vom
medizinischen Personal handeln, da dies erfahrungsgemäß die
Hemmschwelle der Anwender senkt, um bei Schwierigkeiten um Hilfe zu
ersuchen. Abschließend gibt der Autor zu bedenken, dass auf die lokale
Adaption der Leitlinien besonders Wert gelegt werden sollte, da dies
maßgeblich für die Akzeptanz und die Anwendung der Leitlinien zu sehen
ist. [LTH10]
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.3.3 Überführung von Leitlinien in digitale Form
Hierbei ist die Überführung von Leitlinien, die in Papierform vorliegen, in
ein digitales Format zu verstehen. Dies wird unter Verwendung von
Modellierungstools realisiert.
Bei diesem Prozess sind einige Aspekte zu beachten. Paul Shekelle hat in
seiner Veröffentlichung "Developing Guidelines" diesen Vorgang
untersucht. Hierfür ließ er testweise ausschließlich Mediziner sowie IT
Experten Leitlinien modellieren. Des Weiteren führte er die selben
Versuche jeweils nur mit einer Person durch.
Es stellte sich heraus, dass IT Experten dazu neigen Aspekte wie bspw.
Komplikationen zu beachten, die in der täglichen Routine nahezu irrelevant
sind. Auf der anderen Seite tendieren Mediziner dazu oft intuitiv zu
modellieren und dabei eine Granularität von Daten vorauszusetzen, die oft
nicht vorliegt. Bei den Tests mit einem Modellier stellt er zudem weitere
Probleme fest. Hierfür wurden die überführten Leitlinien an verschiedenen
Patienten angewendet. Die Autoren stellten fest, dass die selbe Leitlinie an
den selben Patienten, die von unterschiedlichen Personen modelliert wurde
z.T. zu gegensätzlichen Aussagen und Empfehlungen führte. Dies wurde
unter Anderem auf Modellierungsfehler und/oder auf den Hintergrund der
jeweiligen Personen zurückgeführt.
Daher empfiehlt er ausdrücklich, dass dem gesamten Prozess der
computergestützten Modellierung neben IT Experten alle Berufsgruppen
beiwohnen, die von der Leitlinie angesprochen werden. Des Weiteren sollte
die Überführung nie ausschließlich von einer Person erfolgen.
[SWE99]
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Computerinterpretierbare Guidelinesprachen
4.3.4 Implementierung in den Workflow
Neben einer ausdrucksstarken Leitliniensprache, und der dazugehörigen
Execution Engine sowie relevanten und evidenten Guidelines sind für eine
erfolgreiche Implementierung in den Workflow 3 weitere Aspekte relevant.
Die Anwendung der Leitlinien muss praktikabel und unmittelbar bei der
Patientenversorgung verfügbar sein. Hierfür bietet bspw. das HELEN
Framework einen innovativen Ansatz. Hierbei erfolgt die Ausführung der
Guidelines unter Verwendung eines PDA (Personal Digital Assistant).
Dadurch ist es möglich, die Leitlinien direkt beim Patienten auszuführen.
Der zweite wichtige Punkt ist von organisatorischer Natur. Es ist
unverzichtbar, dass in einer Klinik eine entsprechende IT Infrastruktur zur
Verfügung steht. Hierzu zählen neben einer ausreichenden Anzahl von
Clients, die eine entsprechende technische Ausstattung aufweisen, die
Möglichkeit zur flächendeckenden und performanten Kommunikation wie
es z.B. durch ein WLAN (Wireless LAN) ermöglicht wird.
Den wichtigsten Aspekt stellt das medizinische Personal dar. Hierbei ist es
unerlässlich, die entsprechenden Personen von den Vorteilen sowie den
Anwendungsmöglichkeiten von computerinterpretierbaren Guidelinesprachen
wie z.B. die Entscheidungsunterstützung zu überzeugen und
daher vorab entsprechende Schulungen abzuhalten. Dies gewährleistet zum
Einen, dass sich Bedenken, die gegen ein solches System bestehen,
auflösen und erleichtert zum Anderen den Einstieg in die Nutzung. Ohne
eine entsprechende Akzeptanz wird eine erfolgreiche Implementierung
scheitern.
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HELEN Framework
5 HELEN Framework
In dem folgenden Kapitel erfolgt eine genaue Betrachtung des HELEN
(Heidelberger Projekt zur Entwicklung von Leitlinien in der Neonatologie)
Frameworks. Beginnend werden die dafür benötigten Technologien,
Schnittstellen sowie Bibliotheken vorgestellt. Anschließend werden die
einzelnen Komponenten sowie deren Interaktion erörtert.
5.1 Verwendete Technologien
Zunächst wird die Programmiersprache JAVA, in der alle Komponenten
entwickelt wurden, vorgestellt. Des Weiteren werden JAVA RMI (Remote
Method Invocation) sowie JAVA Servlets betrachtet. Anschließend erfolgt
eine Darstellung von HTTP (Hypertext Transfer Protocol) sowie der
Definitionssprache XML (Extensible Markup Language). Abschließend
richtet sich der Fokus auf Xerces und Castor. Dabei handelt es sich um
Bibliotheken, welche für die Verarbeitung der entwickelten Leitlinie
notwendig sind
5.1.1 JAVA
Bei JAVA handelt es sich um eine objektorientierte Programmiersprache,
die von SUN Microsystems im Jahre 1995 veröffentlicht wurde und seit
dem kontinuierlich weiterentwickelt wird. Im Gegensatz zu den meisten
anderen Programmiersprachen wird für die jeweiligen Programme kein
Maschinencode sondern Bytecode erzeugt. Dieser wiederum wird in einer
Laufzeitumgebung, der JAVA Runtime Environment zur Ausführung
gebracht. Hierbei handelt es sich um eine Virtuelle Maschine, die für
verschiedene Betriebssysteme zur Verfügung steht. Somit sind die in
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HELEN Framework
JAVA entwickelten Programme plattformunabhängig und können ohne
zusätzliche Modifikation auf anderen Betriebssystemen zur Ausführung
gebracht werden. Zu den Vorteilen zählen unter Anderem die
Plattformunabhängigkeit, Exception-Handling, automatische
Speicherverwaltung sowie das Multithreading. [HMG07 S. 58 - 72]
5.1.2 JAVA RMI
JAVA RMI erlaubt den Aufruf von Methoden entfernter Objekte. Hierbei
können sich die Objekte in einer anderen virtuellen Maschine auf dem
selben oder auf einem entfernten Computer befinden. Der Entwickler sieht
den Aufruf des entfernten Objektes, als ob es sich um ein lokales Objekt
handeln würde. Clientseitig wird die Kommunikation von dem sogenannten
Stub Objekt übernommen. Dieser entspricht der lokalen Version der Server
Prozedur. Der Client Stub stellt die Nachricht zusammen und übermittelt
diese an den Server Skeleton. Dieser empfängt die Nachricht, wandelt diese
anschließend in einen serverseitigen Aufruf um und gibt anschließend das
Ergebnis in Form einer Nachricht an den Client zurück. [TVS08 S. 150]
Abbildung 8: JAVA RMI [7]
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HELEN Framework
5.1.3 JAVA Servlets
JAVA Servlets sind JAVA Klassen, die auf einem Server ausgeführt
werden. Dabei nehmen sie Anfragen von Clients entgegen, bearbeiten diese
und geben eine Antwort an den Client zurück. Im Gegensatz zu statischen
Web-Server können Servlets Inhalte dynamisch, also zur Zeit des Zugriffs
erzeugen und diese verteilen. [HMG07 S. 900 - 920]
Folgende Abbildung zeigt den Aufruf eines Servlets:
1 Benutzer füllt Formular aus und sendet Anfrage
2 Browser übermittelt Formular an Server
3 Server nimmt Anfrage entgegen und übersetzt diese anhand des
Aktionsnamens in die entsprechende Servlet-Klasse
4 Aufruf der request Methode des Servlets. Mittels response erfolgt die
Rückgabe an den Browser
5 Browser nimmt Antwort entgegen und stellt diese dar
7 Benutzer liest Ergebnis
.
Abbildung 9: JAVA Servlets [8]
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HELEN Framework
5.1.4 HTTP
Das HTTP Protokoll ermöglicht die Übertragung von Daten über ein
Netzwerk. Es wird vornehmlich zur Übermittelung von Inhalten von
Webseiten eingesetzt, die mittels eines Browser dargestellt werden. Es ist
in der Anwendungsschicht des ISO (Internationale Organisation für
Normung) / OSI (Open Systems Interconnection Reference Model)
Schichtenmodell angesiedelt. Des Weiteren ist es ein zustandsloses
Protokoll. Hierbei ist die Eigenschaft zu verstehen, dass mehrere Anfragen
eines Clients unabhängig von einander erfolgen. Dabei werden keine
Sitzungsinformationen ausgetauscht oder gespeichert.
[TVS08 S. 146 - 147, S. 589 - 592]
5.1.5 XML
XML ist eine Auszeichnungssprache, um Daten, die hierarchisch
strukturiert sind, in Textform darzustellen. Es wird überwiegend zum
plattformunabhängigen Austausch von Daten eingesetzt. Ein weiterer
Aspekt ist die Trennung von Daten und deren Darstellung. XML
Dokumente sind aus Strukturelementen aufgebaut, die ihrerseits
verschiedene Daten wie bspw. Text enthalten.
Des Weiteren sind zwei weitere Begrifflichkeiten relevant. Dies ist zum
einen die Wohlgeformtheit. Ein XML Dokument gilt als wohlgeformt,
wenn es unter Anderem ein Wurzelelement enthält, und wenn der Inhalt
eines jeden Elements mit einem "Beginn Tag" und einem "Ende Tag"
umschlossen ist. Zum Anderen ist der Begriff der Gültigkeit oder Validität
relevant. Um dieses Kriterium zu erfüllen, muss der Aufbau eines XML
Dokuments einer bestimmten Grammatik folgen. [DYT06 S. 29 - 41]
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HELEN Framework
5.1.6 XML-Datenbindung
XML-Datenbindung beschreibt den Vorgang, den Inhalt von XML
Dokumenten auf Klassen abzubilden. Hierfür bedarf es einer Schnittstelle,
die die Dokumente entgegen nimmt, diese verarbeitet und anschließend
Zugriff auf die relevanten Daten der XML Datei ermöglicht. Dies wird von
einem Parser übernommen. Anschließend werden die jeweiligen Klassen
erstellt, und die entsprechenden Objekte instanziiert.
Klassengenerierung
Zur Abbildung eines XML Dokumentes auf Objekte müssen zunächst die
entsprechenden Klassen generiert werden. Hierfür wird die Grammatik des
XML Dokumentes verwendet.
Unmarshalling
Unmarshalling beschreibt den Vorgang, bei dem der Inhalt von XML
Dokumenten auf Instanzen einer Klasse abgebildet werden. Dadurch ist es
möglich, nachdem die Daten extrahiert wurden, direkt mit Objekten zu
arbeiten.
Marshalling ist der umgekehrte Prozess. Hierbei werden Objekte und die
darin enthaltenen Daten in eine XML Datei konvertiert.
Die Realisierung der beiden oben beschriebenen Schritte erfolgt zum Einen
durch die Bibliothek Castor und zum Anderen durch den SAX (Simple API
for XML) Parser Xerces.
Zunächst übernimmt der Xerces das Parsen der XML Datei. Hierbei
handelt es sich um eine ereignisorientierte Schnittstelle. Dabei erfolgt
zunächst eine Definition, welche möglichen Ereignisse bei der
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HELEN Framework
sequentiellen Verarbeitung vorkommen können. Das Einlesen wird solange
fortgeführt bis entweder das gesamte Dokument eingelesen wurde, oder ein
bestimmtes Ereignis eingetreten ist. Dies bietet den Vorteil, dass
unmittelbar nachdem die ersten Zeichen geparst werden, die
Weiterverarbeitung beginnen kann. Dies ist zum Einen weniger
speicherintensiv und zum Anderen verkürzt dies subjektiv die Zugriffszeit.
Anschließend erfolgt basierend auf den XML Schemata die
Klassengenerierung unter Verwendung von Castor. Des Weiteren werden
die extrahierten Daten auf die entsprechenden Objekte abgebildet, sowie
die Klassen mit get() und set() Methoden versehen. Dieses Vorgehen bietet
den Vorteil, dass nicht die gesamte XML Datei im Speicher gehalten
werden muss und nur sequentiell verarbeitet wird.
[Mer03 S. 28 - 24; KLI03 S. 21 - 24]
5.1.7 Virtualisierung
Hierbei wird innerhalb eines Betriebssystems eine virtuelle Maschine
generiert, in der wiederum ein Betriebssystem ausgeführt werden kann. Das
Gastbetriebssystem läuft dabei in einer isolierten Umgebung und nutzt
einen Teil der physikalischen Hardware. Dies bietet den Vorteil, dass z.B.
Linux in einer Windows Umgebung zur Ausführung gebracht werden kann.
Hierfür ist in der Regel lediglich die Installation einer
Virtualisierungssoftware, wie z.B. VMWare Player am Wirtbetriebssystem
erforderlich. [KRO10]
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HELEN Framework
5.2 Komponenten des HELEN Frameworks
In diesem Unterabschnitt wird das HELEN Framework erläutert.
Beginnend erfolgt eine Betrachtung des Ontologie Tools Protége und des
dafür entwickelten HELEN Plugin, welches für die Modellierung von
Leitlinien verwendet wird. Anschließend werden der GuidelineViewer für
die Betrachtung, sowie die GEE (Guideline Execution Engine) für die
Ausführung der entwickelten Leitlinien erörtert. Den Abschluss bildet eine
Darstellung des PDA (Personal Digital Assistant) Clients zur mobilen
Anwendung, sowie des VMPlayers, in dem das HELEN Framework unter
Verwendung des Betriebssystems Linux ausgeführt wird.
5.2.1 Protége
Protége ist ein Ontologie Editor und wurde an der Universität Standford am
Institut für medizinische Informatik entwickelt. Es wurde in JAVA
geschrieben und ist unter der Mozilla Public Lizenz frei verfügbar. Zur Zeit
ist die Version 4.1. verfügbar. Es ist jedoch empfehlenswert, ausschließlich
die im Framework enthaltene Version zu verwenden, um
Kompatibilitätsproblemen mit dem HELEN Plug-In vorzubeugen. Primär
wurde Protége entwickelt, um Wissensdatenbanken für medizinische
Ontologien zu erstellen. [Pro11]
Der Begriff Ontologie hat seinen Ursprung im Griechischen und setzt sich
aus Begriffen "onts" für sein und logos für "Lehre" zusammen. In der
Philosophie bedeutet es die Lehre des Seienden. In der Informatik wurde
der Begriff in 80ern auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz eingeführt,
um Wissen zu modellieren. Im übertragenden Sinn kann es daher als die
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HELEN Framework
Lehre der Einordnung bzw. Kategorisierung von Dingen angesehen
werden. [WAC08 S.3]
Drei Aspekte sind bei der Modellierung von Guidelines innerhalb Protége
relevant und werden im Folgenden erläutert:
Classes entspricht Objekten in objektorientierten Programmiersprachen.
Des Weiteren bietet sich die Möglichkeit, eine Hierarchie von Classes
aufzubauen, wie z.B. "Wein" ist eine Unterklasse von "Getränk". Alle
Eigenschaften der Oberklasse werden an die abgeleitete Klasse vererbt.
Des Weiteren wird Mehrfachvererbung unterstützt.
Ein Slot (Property) stellt die Attribute von Classes dar und beschreibt dabei
Eigenschaften der Objekte. Des Weiteren wird ihnen hierbei eine
Kardinalität zugewiesen.
Instances (Individuals) stellen ein bestimmtes Objekt dar. Des Weiteren
werden dabei Objekte zueinander in Beziehung gestellt. Dafür wird dem
Slot ein Wert zugewiesen. Ein Instance wäre z.B. eine Person, die mit der
Instanz der Eltern über den Namen in Beziehung steht und somit eindeutig
identifizierbar ist. [Wac08 S. 3 - 4]
Forms und Queries sind bei der Modellierung nicht von Bedeutung und
werden daher nur der Vollständigkeit erwähnt.
Die eben genannten theoretischen Grundlagen werden anschließend am
Beispiel der Pizza Ontologie verdeutlicht.
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HELEN Framework
Zunächst ist es erforderlich einige Vorüberlegungen zu treffen. Eine Pizza
besteht aus Teig und Belag. Dies entspricht den Classes. Des Weiteren hat
eine Pizza einen Namen, sie ist dick, dünn oder weist einen Käserand auf
und kann mittel, schwach oder stark gewürzt sein. Dies entspricht den
Slots. Der Belag wiederum weist eine Hierarchie auf, wie z.B. Fleisch,
Fisch oder Obst.
Über Instances werden die Objekte in Beziehung gestellt. Somit kann z.B.
eine dicke, scharf gewürzte, mit Thunfisch belegte Pizza eindeutig
identifiziert werden. Dadurch kann bspw. Salami als Belag ausgeschlossen
werden. [KLW09]
Abbildung 10: Pizza Ontologie [9]
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HELEN Framework
5.2.2 HELEN Plug-In für Protége
Die folgende Abbildung zeigt die Hierarchie der Classes innerhalb des
HELEN Plug-ins. HELEN_Pragmatics, HELEN_Knowledge_Module,
HELEN_Modules sowie HELEN_Adaption sind alle Teil einer Guideline.
Des Weiteren ist zu beachten, dass HELEN_Document eine von
HELEN_Modules als auch von HELEN_Knowledge_Module abgeleitete
Class darstellt.
Abbildung 11:HELEN Plugin für Protége
Die jeweiligen Classes werden im Folgenden erläutert.
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HELEN Framework
HELEN_Pragmatics
Unter HELEN_Pragmatics sind Informationen bezüglich der
Entwicklungsgruppe, der Entwicklungsstufe gemäß AWMF sowie
Verifikationen mit anderen Guidelines enthalten. Des Weiteren erfolgt die
Dokumentation des Clearings. Hierbei erfolgt die Erfassung der Recherche
sowie der Bewertung der erstellten Leitlinie.
HELEN_Knowledge_Module
Das HELEN_Knowledge_Module besteht aus 3 Komponenten. Unter Text
findet sich die Möglichkeit, HTML Seiten zur weiteren Beschreibung zu
erstellen. Dies wird beim Ausführen der Leitlinie im GuidelineViewer
dargestellt. Unter Graphics werden zusätzlich Bilder eingefügt, die
wiederum mittels GuidelineViewer dargestellt werden. Unter
HELEN_Algorythm_Diagramm wird die Leitlinie in Protége modelliert .
Dies wird unter Verwendung eines Flussdiagrammes realisiert. Hierfür
stehen insgesamt 16 Design Patterns (Entwurfsmuster) zur Verfügung.
Die folgende Tabelle zeigt eine Zusammenstellung der Design Patterns des
HELEN_Algorhytm_Diagrams, welcher zur Erstellung der Guideline
verwendet werden:
Dieses Pattern stellt den Beginn der
Leitlinie dar. Es ist erforderlich, dass alle
Guidelines hiermit beginnen.
Mit der HELEN_Diagnose endet jede
Leitlinie. Es ist zwingend erforderlich, jede
Guideline hiermit abzuschließen.
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HELEN Framework
HELEN_Message dient zur Darstellung
von Nachrichten bei der Ausführung von
Leitlinien. Eine Alarmfunktion ist
ebenfalls enthalten. Hierbei ist die Angabe
von "sehr dringend" (very urgent), auf die
vom Anwender entsprechend reagiert
werden muss bis zur "Kenntnis
genommen" (notify) möglich.
Hiermit erfolgt die Anordnung einer
Therapie oder einer medikamentösen
Behandlung.
Labor- bzw. technische Untersuchungen,
wie z.B. Röntgen werden hierdurch
dargestellt.
Dieses Pattern stellt körperliche
Untersuchungen oder die Erfassung von
Vorerkrankungen dar.
Hierdurch werden parallel ablaufende
Aktionen eingeleitet. Dabei ist es möglich,
festzulegen, ob diese zufällig oder in einer
bestimmten Reihenfolge ausgeführt
werden müssen. Des Weiteren kann
festgelegt werden, wie viele einzelne
Aktionen abhängig von der Gesamtzahl
ausgeführt werden müssen.
Gleichzeitig ausgeführte Aktionen werden
hierdurch zusammengeführt.
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HELEN Framework
Complex_Subtask ermöglicht den Start
einer weiteren Guideline (Nested
Guideline), die bereits erstellt wurde.
Dies dient zur automatischen Entscheidung
anhand definierter Regeln. Hierbei wird
der Anwender nicht gefragt.
Hiermit wird eine Benutzerentscheidung
bezüglich des weiteren Verlaufes der
Leitlinie dargestellt. Der Anwender kann
bestimmen, ob ein empfohlener oder ein
alternativer Pfad gewählt wird.
Das HELEN_Cycle_Diagram ermöglicht
es innerhalb einer Guideline, eine weitere
Guideline usw. zu erstellen. Hierbei sind
die Angabe einer Vor- bzw.
Nachverzögerung, Abbruchkriterien oder
durchzuführender Iterationen möglich.
Hierbei erfolgt die Definition von
Variablen. Es sind String, Boolean sowie
Double zugelassen. Die Wertzuweisung
kann durch Benutzereingaben als auch
automatisch erfolgen.
Bereits definierten Variablen wird
hierdurch ein neuer Wert zugewiesen. Wie
bei Set_Variable ist dies durch Eingabe des
Anwenders als auch automatisch möglich.
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HELEN Framework
HELEN_Invoke_Viewer dient zur
Ausgabe von Variablen.
Setzt den Status des Patienten, an dem die
Leitlinie ausgeführt wird.
HELEN_Modules
Hierbei sind Informationen unter anderem über eine geplante Revision,
Zweck der Leitlinie, anwendbare Patientenpopulationen sowie
durchgeführte Tests enthalten.
HELEN_Adaption
Unter diesem Punkt erfolgt die Dokumentation über die lokale Anpassung
der Leitlinie.
[HAS11]
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HELEN Framework
5.2.3 GuidelineViewer
Der GuidelineViewer ist im Rahmen einer Diplomarbeit des Studienganges
Medizinische Informatik der Universität Heidelberg/Fachhochschule
Heilbronn entstanden. Es wird in einer Apache Tomcat Umgebung
ausgeführt. Dabei handelt es sich um einen Servlet Container, der es
ermöglicht, JAVA Code auf einem Webserver auszuführen. Voraussetzung
hierfür ist die Version 4.1.18. oder höher. Des Weiteren beinhaltet Tomcat
einen vollständigen HTTP Server. Dies ermöglicht Zugriff mittels Browser.
[Mer03 S. 11 - 12]
Folgende Funktionen bietet der GuidelineViewer [Mer03 S. 49 - 52]:
Rollenbasierter Zugriff
Für die Anwendung von Guidelines stehen insgesamt 5 Accounts zur
Verfügung. Diese Benutzerrollen sind die des Facharztes, des
Stationsarztes, der Pflegekräfte, für Studenten sowie ein Account fürs
Clearing. Diese Rechtevergabe ist auf zwei Aspekte zurückzuführen. Zum
Einen ist es dadurch möglich, Leitlinien auf konkrete Anwendungen
zuzuschneiden. So ist es bspw. eine ärztliche Aufgabe einen Patienten zu
untersuchen und darauf basierend eine Diagnose zu erstellen. Auf der
anderen Seiten fällt die Überwachung von Patienten nach Operationen
überwiegend in den Aufgabenbereich von Pflegekräften. Diese Trennung
erleichtert die Implementierung in der täglichen Routine und erhöht
zusätzlich die Akzeptanz beim medizinischen Personal. Zum Anderen
liegen dieser Überlegung rechtliche Aspekte zugrunde. So ist bspw. die
Anordnung einer Medikation ausschließlich ärztliches Aufgabengebiet und
darf daher nicht von einem Studenten oder einer Pflegekraft erfolgen.
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HELEN Framework
Administration von Guidelines:
Über den Admin Account werden die mittels Protége erstellten Guidelines
eingelesen, sowie bei Bedarf aktualisiert und gelöscht.
Systemeinstellung / Verwaltung
Hier erfolgt die Einstellung eines angeschlossenen Druckers bzw. Fax um
z.B. Medikationen auszuhändigen. Des Weiteren wird das XPS (XML
Paper Specification) Format unterstützt. Dabei handelt es sich um ein
Dateiformat für Dokumente, welches von Microsoft entwickelt wurde.
Clearing
Unter diesem Punkt finden sich Informationen zum Clearing der Leitlinie.
Die Kommunikation mit der GEE sowie mit dem PDAClient erfolgt über
JAVA RMI. Darauf wird im folgenden Unterabschnitt 5.3 Interaktion der
Komponenten eingegangen.
Die unten stehende Abbildung zeigt einen Screenshot der Anwendung.
Abbildung 12: GuidelineViewer
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HELEN Framework
5.2.4 Guideline Execution Engine
Die Guideline Execution Engine ist ebenfalls das Ergebnis einer
Diplomarbeit des Studienganges Medizinische Informatik an der
Universität Heidelberg/Fachhochschule Heilbronn.
Die Aufgabe der Engine besteht darin, Leitlinien, die unter Verwendung
von Protége erstellt wurden, zu interpretieren und anschließend
auszuführen. Dies beinhaltet zum Einen die Kommunikation mit den
Clients sowie dem Guideline Viewer und zum Anderen das Auswerten des
Antwortverhaltens der Anwender. Um die Hardwareanforderung der
Clients möglichst gering zu halten, fallen dabei sämtliche Berechnungen
sowie das Abarbeiten der Leitlinie, der Guideline Execution Engine zur
Last. [KLI03 S. 13 - 19]
Die Anwendung wurde unter Verwendung von JAVA entwickelt und setzt
die Version 1.2. oder höher voraus.
Abbildung 13: Guideline Execution Engine [10]
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HELEN Framework
5.2.5 Desktop Client
Der Desktop Client entstand im Rahmen der Diplomarbeit, in der die
Guideline Execution Engine entwickelt wurde. Bei der Implementierung
wurde JAVA verwendet.
Drei zentrale Funktionen fallen dabei in den Aufgabenbereich des Clients:
Dies ist zunächst das Anlegen sämtlicher Accounts für den PDA Client als
auch für den GuidelineViewer. Dabei ist zu beachten, dass dies nur unter
dem Admin Login möglich ist. Des Weiteren sind dies das Anlegen bzw.
Entfernen von Stationen, sowie die Aufnahme bzw. Entlassen von
Patienten. Zu Beachten ist, dass bei jedem Patienten die Geburtszeit bei der
Erfassung anzugeben ist. Dies ist darauf zurückzuführen, dass das HELEN
Framework ursprünglich für die Neonatologie entwickelt wurde.
[KLI03 S. 37 - 41]
Abbildung 14: GEE Client
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HELEN Framework
5.2.6 PDA Client
Die Entwicklung des PDA Clients war das Ergebnis einer Seminararbeit,
der Universität Heidelberg/Fachhochschule Heilbronn.
Der Client dient zur mobilen Ausführung der Leitlinien. Dies bietet den
Vorteil, dass das medizinische Personal das Gerät permanent bei sich
führen kann. Dadurch ist es möglich, Guidelines unmittelbar bei der
Patientenversorgung einzusetzen. Dies erleichtert die Implementierung in
der täglich Routine beträchtlich.
Um die Hardwareanforderungen möglichst gering zu halten, erfolgt
ausschließlich zum Einen, die Darstellung von Nachrichten und zum
Anderen die Kommunikation bezüglich des Anwenderverhaltens über
JAVA RMI. Berechnungen sowie Abarbeiten der Leitlinie wird
ausschließlich von der Guideline Execution Engine übernommen.
[SCH03 S. 1 - 3; S. 13 - 22 ]
Abbildung 15: PDA Client
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HELEN Framework
5.2.7 VMWare Player
Hierbei handelt es sich um Software, die mit der virtuellen Maschine
ausgeführt werden können. Entwickelt wurde es von VMWare Inc. und
kann kostenlos unter www.vmware.com herunter geladen werden. Als
Betriebssysteme werden Windows sowie Linux in der 32 sowie 64 Bit
Version unterstützt. [VMW11]
Das HELEN Framework wurde unter Ubuntu Linux installiert und in eine
virtuelle Maschine portiert. Dadurch entfällt die Installation der einzelnen
Komponenten und eine unmittelbare Anwendung ist möglich. Des
Weiteren ist es empfehlenswert, dem VMPlayer mindestens 512 MByte
Arbeitsspeicher zur Ausführung der virtuellen Maschine zur Verfügung zu
stellen.
Abbildung 16: VMWare Player
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HELEN Framework
5.3 Interaktion der Komponenten
Die folgende Abbildung zeigt die Architektur des HELEN Frameworks.
In dem folgenden Unterabschnitt werden die erforderlichen Schritte vom
Erstellen bis zum Ausführen einer Guideline erläutert.
Zu Beginn erfolgt eine Darstellung der Erstellung einer Leitlinie mittels
Protége. Im zweiten Abschnitt wird das Einlesen in den Guideline Viewer
betrachtet. Anschließend erfolgt die Ausführung mittels Guideline
Execution Engine sowie der mobilen Anwendung unter Verwendung des
PDA Clients.
Abbildung 17: HELEN Architecture [11]
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HELEN Framework
5.3.1 Zugangsdaten
Folgende Tabelle enthält eine Zusammenstellung von Accounts mit
Passwörtern für alle Programme, die für den Einsatz des HELEN
Frameworks relevant sind. Zusätzlich ist die Lokalisation mit den
dazugehörigen Ausführungsparametern enthalten.
Dabei handelt es sich um Zugänge mit administrativen Rechten. Die
Erstellung der Anwender Accounts für den Guideline Viewer und den PDA
Client erfolgt mittels Desktop Clients. Des Weiteren ist die Aufnahme bzw.
Entlassung von Patienten, sowie das Anlegen von Stationen zur
Krankenversorgung ausschließlich über den Desktop Client möglich.
[HAS11]
Account Passwort Lokalisation Ausführung
VMWare Installator 123456
HELEN 123456
Benutzer
Guideline admin admin helen/
sh runme.sh
Viewer
Guidelineviewer
Guideline
Execution
Engine
helen/
GEE
sh
Desktop
Client
PDA
Client
root
changeoninst
all
helen/
GEE
helen/
PDAClient
sh
GEENoWrapper.
sh GEEClient.sh
sh pdaclientdesktop.sh
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HELEN Framework
5.3.2 Formulierung einer Guideline
Als Vorbedingung ist es erforderlich das HELEN Plug-in in folgenden
Ordner zu entpacken: \Protege 3.3.1\plugins.
Nach dem Start von Protége und dem Laden der HELEN Ontologie (ist auf
der beigefügten DVD verfügbar) ist es zusätzlich erforderlich unter
HELEN_Guideline -> Documentation about the guideline´s lifecyle 4
Instanzen zu erstellen. Diese sind das Development_Level, die Clearing
Information, die HELEN_Verfication_List sowie Developer_Notes. Des
Weiteren ist es erforderlich, die rot markierten Felder auszufüllen.
Alternativ ist es möglich, ein Template zu laden, welches sich ebenfalls auf
der beigefügten DVD befindet. Dadurch entfallen die vorherigen Schritte.
Nach Erstellen einer Instanz des HELEN_Algorithm_Diagrams unter
HELEN_Knowledge_Module kann mit der Gestaltung der Leitlinie
begonnen werden. Dabei ist zu beachten, dass jede Guideline mit
HELEN_Start_Step beginnt und mit HELEN_Diagnose abschließt.
Die einzelnen Patterns werden dabei über Konnectoren verbunden. Hierfür
stehen zum Einen HELEN_Algorithm_Connector (blau) und zum Anderen
der HELEN_Algorithm_Fail_Connector (rot) zur Verfügung. Der
HELEN_Algorithm_Fail_Connector wird angewendet, wenn ein Schritt bei
der Anwendung der Leitlinie nicht ausgeführt werden kann und vom
Benutzer abgebrochen wird. Der HELEN_Algorithm_Connector beschreibt
hingegen die Abarbeitung der einzelnen Schritte.
Des Weiteren ist zu beachten, dass unter HELEN Intended Audience die
Zielgruppe der Leitlinie, also Ärzte oder Krankenpfleger anzugeben ist.
77/148

HELEN Framework
Dies ist erforderlich, da die Accounts für den Guideline Viewer als auch für
die Clients an Rollen gebunden sind.
Die folgende Abbildung zeigt einen Screenshot einer Leitlinie:
Abbildung 18: Protége Guideline
Abschließend wird die erstelle Leitlinie unter File->Export to Schema ->
HELEN XML Schema exportiert. Dabei werden drei Dateien generiert.
Dies sind zum Einen base.xsd sowie helen3.xsd, die die Instanzen enthalten
und die erstellte Leitlinie mit
der Endung xml. Zum
Übertragen in den Guideline
Viewer ist es erforderlich,
die Dateien in ein ZIP Archiv
zu packen. Diese Funktion ist
in der virtuellen Maschine
enthalten. [HAS11]
Abbildung 19: Winzip Guideline
78/148

HELEN Framework
5.3.3 Einlesen von Guidelines
Bei der ersten Instanziierung des GuidlineViewers wird ein
Stammverzeichnis erstellt, indem alle übertragenen ZIP Archive
gespeichert werden. Beim Einlesen werden diese dort abgelegt und
extrahiert sowie über JAVA RIM an die GEE übertragen. Anschließend
werden die XML Dateien vom Parser Xerces verarbeitet. Danach erfolgt
unter Verwendung von Castor anhand des Schemas die Generierung der
entsprechenden Klassenstruktur.
Die Wurzel dieser
Klassenstruktur bildet eine
Ontology Klasse, die für jede
erstellte Klasse, eine Liste mit
entsprechenden Instanzen und
Methoden zum Zugriff enthält.
Das HELEN_Guideline Objekt
ist hierbei von zentraler
Bedeutung. Jedes in der Liste
enthaltene Objekt stellt eine
Guideline dar. Zur eindeutigen
Identifizierung ist eine ID
ebenfalls enthalten. Zu den
Abbildung 20: Ontology Klasse Pseudo Code [12]
wichtigsten Listen zählen neben dem HELEN_Adaption Objekt, welches
eine Liste aller adaptierten Guidelines enthält, das HELEN_Pragmatics
Objekt, welches Zugriff auf Meta-Informationen der Guideline erlaubt, und
das HELEN_Algorithm_Diagram, welches die Leitlinie in Form eines
Flussdiagrammes enthält.
[MER03 S. 66 - 73]
79/148

HELEN Framework
5.3.4 Verwaltung von Guidelines
Um die erstellten Leitlinien einzulesen und anschließend auszuführen,
bedarf es der Ausführung des Guideline Viewers sowie der Guideline
Execution Engine, siehe hierfür unter dem Unterabschnitt 5.3.1
Zugangsdaten.
Das Einlesen ist ausschließlich unter dem admin Login möglich. Hierfür ist
es erforderlich, dass die erstellte Leitlinie, wie im vorherigen
Unterabschnitt, in ein zip Archiv gepackt wurde. Zunächst erfolgt eine
Überprüfung des Archives, sowie der enthaltenen Dateien. Falls hierbei
kein Fehler gefunden wurde, erfolgt eine Übertragung über RMI an die
Guideline Execution Engine und die Bestätigung, dass das Einlesen
erfolgreich war.
Des Weiteren sind das Löschen von Leitlinien sowie deren Aktualisierung
ebenfalls unter dem admin Account möglich. [HAS11]
Abbildung 21: Guideline Viewer Verwaltung von Leitlinien
80/148

HELEN Framework
5.3.5 Ausführen von Leitlinien
Hierfür ist noch zusätzlich der Start des PDA Clients erforderlich, siehe
hierfür ebenfalls Unterabschnitt 5.3.1 Zugangsdaten.
Das Starten der Leitlinie erfolgt im Guideline Viewer. Hierfür ist zunächst
ein Einloggen unter dem berufsspezifischen Account erforderlich, wie z.B.
Arzt oder Krankenpfleger. Anschließend wird die Leitlinie innerhalb des
Browsers dargestellt.
Durch betätigen des Start Buttons erfolgt eine Nachricht an die Guideline
Execution Engine, dass die Ausführung der Leitlinie eingeleitet wurde. Die
wiederum generiert die entsprechenden Nachrichten und übergibt diese an
den PDAClient, welcher für die Darstellung sowie für die
Benutzerinteraktion verantwortlich ist.
Abbildung 22: Start einer Guideline
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HELEN Framework
Beginnend wird der Anwender
gefragt, ob er bereit ist, die
Stationsveranwortung zu
übernehmen. Anschließend erfolgt
eine Auswahl, auf welchen
Patienten die Leitlinie angewendet
werden soll. Des Weiteren kann
eine Guideline zeitgleich auf
mehrere Patienten angewendet
werden. Hierbei erfolgt die
Abarbeitung der einzelnen
Schritte nacheinander.
Abbildung 23: PDA Client Ausführung der
Guideline
In der rechtsstehenden Abbildung
werden die Körpergröße und das
Gewicht erfasst. Hierbei handelt
es sich um Parameter, die für die
Diagnosestellung bzw. Behandlung
von Adipositas relevant sind.
Auf der Seite des Clients erfolgt
lediglich die Erfassung der Werte,
die wiederum über RMI auf die
Guideline Execution Engine
übertragen werden, wo eine
weitere Verarbeitung erfolgt.
[HAS11]
Abbildung 24: PDA Client Ausführen der
Guideline 2
82/148

HELEN Framework
5.4 Implementierung der Adipositas Guideline
Zunächst wird die Modellierung und anschließend die Ausführung
dargestellt.
5.4.1 Modellierung der Guideline
Die folgende Grafik zeigt, die unter Verwendung von Protége modellierte
Adipositas Guideline.
Abbildung 25: Adipositas Guideline Protége
Beginnend wird eine Nachricht dargestellt, dass die Ausführung gestartet
wurde. Anschließend erfolgt eine Erfassung von Variablen. Hierbei handelt
es sich um die Körpergröße, sowie das Gewicht, die zur Berechnung des
83/148

HELEN Framework
BMI benötigt werden. Des Weiteren werden das Alter und Geschlecht
erfasst, die unter anderem zur Bestimmung des Grundumsatzes benötigt
werden.
Anschließend erfolgt anhand des BMI eine Entscheidung: Ist dieser 25 <
besteht keine Adipositas. Bei einem Wert zwischen 25 und 30 liegt eine
Präadipositas vor. Hierbei erfolgt eine Empfehlung, vermehrt Sport zu
betreiben und auf gesunde Ernährung zu achten.
Bei einem BMI von > 30 ist der Patient an Adipositas erkrankt. Hierbei
erfolgen zunächst die unter 3.2. beschriebenen Untersuchungen, und die
Empfehlung vermehrt Sport zu betreiben.
Anschließend erfolgt wiederum eine Entscheidung. Liegt der BMI
zwischen 25 - 30 mit gleichzeitigem Vorliegen einer
Stoffwechselerkrankung, wie z.B. Diabetes, wird der linke Pfad gewählt.
Hierbei erfolgt die Bestimmung des Grundumsatzes sowie die Reduzierung
der Ernährung anhand des unter 3.2. beschriebenen vier Punkte Plans.
Hierbei ist zu beachten, dass es unterschiedliche Formeln für die
Berechnung des Grundumsatzes abhängig vom BMI gibt.
Ist der BMI > 30 wird der rechte Pfad ausgeführt. Hierbei erfolgt zunächst
ein analoges Vorgehen. Nach der Bestimmung des Grundumsatzes und der
ersten Phase der Umstellung der Ernährung erfolgt wiederum eine
Entscheidung. Dabei wird erwogen, ob eine zusätzliche medikamentöse
Therapie in Form von Appetitzüglern angezeigt ist. Danach folgen die
weiteren Phasen der Ernährungsumstellung. Abschließend begründet eine
erneute Entscheidung, ob die durchgeführte Behandlung den
entsprechenden Erfolg gebracht hat. Ist dies nicht der Fall ist, eine
Operation angebracht.
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HELEN Framework
5.4.2 Ausführung der Guideline
Bei der Ausführung werden chronologisch die einzelnen Punkte, die im
Flussdiagramm modelliert wurden, abgearbeitet.
Die rechtsstehende Abbildung zeigt
auszugsweise die Erfassung der
personenbezogenen
Variablen.
Hierbei handelt es sich um die
Parameter für das Geschlecht, das
Gewicht, die Größe und des Alters.
Des Weiteren wird die
dazugehörige Einheit sowie der
Datentyp dargestellt. Hierbei ist zu
beachten, dass es sich um
patientenbezogene
Variablen
handelt. Diese werden in einer
Datenbank gespeichert und bei
85/148
Abbildung 26: Adipositas Guideline
Ausführung
erneuter Ausführung der Leitlinie in den dafür definierten Feldern
eingefügt. Im Gegensatz dazu sind systembezogene Variablen, wie z.B. die
Zeit, für alle Patienten gleich. Die Berechnung wie z.B. des BMI oder des
Grundumsatzes werden bei der Ausführung nicht dargestellt. Dies wird
mittels HELEN_INVOKE_Viewer realisiert. Hierbei wird eine HTML
Seite erstellt, auf der das Ergebnis dargestellt und die vom PDA Client über
einen Link aufgerufen wird.
An den Entscheidungsknoten erfolgt ein Routing. Hierbei wird ein
bestimmter Pfad anhand vordefinierter Kriterien empfohlen z.B. BMI > 35.
Der Anwender kann dies annehmen oder eine Alternative wählen.

HELEN Framework
5.5 Fazit
Das HELEN Framework bietet eine umfangreiche Lösung von der
Modellierung bis zur Ausführung von Leitlinien.
Das Modellierungstool Protége mit dem HELEN Plug-in ist eine mächtige
und zudem elegante Lösung. Neben der Modellierung von
Entscheidungsknoten, parallelen Abläufen ist zu dem die Verknüpfung von
Leitlinien, die vorab erstellt wurden sowie die Erstellung einer Hierarchie
von Leitlinien (Nested Guidelines) möglich. Des Weiteren stehen zur
Berechnung von Variablen arithmetische sowie logische Operationen zur
Verfügung. Die Modellierung von Aktivitäten, die ihrerseits andere
Aktivitäten ausschließen, ist ebenfalls implementiert, wie z.B. sollte die
zeitgleiche Applikation von blutdrucksenden und blutdruckerhöhenden
Mitteln nicht erfolgen.
Vorteilhaft ist die Trennung zwischen Execution Engine und
GuidelineViewer. Dies ermöglicht es dem Anwender, die Leitlinien vorab
mittels Browser zu betrachten. Das Konzept des PDA Client, das es
erlaubt, Guidelines mobil und damit unmittelbar bei der
Patientenversorgung anzuwenden, ist besonders lobenswert. Zur Zeit
existiert keine solche Lösung bei anderen Guidelinesprachen.
Der rollenbasierte Zugriff ist eine weitere Stärke des HELEN Framework,
da es dadurch möglich ist, Leitlinien gezielt auf bestimmte
Anwendergruppen zuzuschneiden. Dies ist vorteilhaft bei der
Implementierung in der täglichen Routine.
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HELEN Framework
Die Modellierung von mehreren Einstiegspunkten ist zur Zeit nicht
möglich. Daher ist es bei der Ausführung unumgänglich, jeweils die
gesamte Leitlinie zu durchlaufen. Dieser Aspekt wäre vorteilhaft bei der
Ausführung der Adipositas Guideline bspw. bei der Umstellung der
Ernährung.
Die Möglichkeit mehrere Entscheidungen, in einem Knoten zu treffen und
darauf basierend ein Routing anzuwenden, ist gegenwärtig nicht realisiert.
Dies kann jedoch durch eine Verkettung von Knoten realisiert werden, bei
denen jeweils zwei Entscheidungen in einem Knoten getroffen werden.
Die Möglichkeit, dass sich Ausführungspfade gegenseitig ausschließen, ist
zur Zeit nicht implementiert. Es ist daher erforderlich, einzelne oder
mehrere Aktivitäten zu bestimmen, die von bestimmten anderen
Aktivitäten deaktiviert werden.
Zur Verbesserung der Interaktion mit einem KIS ist die Implementierung
von VMR (Virtual Medical Records) angedacht. Siehe hierzu 6.1.3.
Des Weiteren gibt es Überlegungen JAVA RMI durch WebServices, für
die Kommunikation der jeweiligen Komponenten zu ersetzen. Dabei
handelt es sich um einen offenen Standard, um XML basierte Nachrichten
auszutauschen.
[HAS11]
87/148

Alternative Guideline Sprachen
6 Alternative Guideline Sprachen
In diesem Abschnitt werden verschiedene Guideline Sprachen betrachtet.
Zunächst werden einige Technologien betrachtet, welche von einigen
Sprachen unterstützt werden. Hierbei handelt es sich um GELLO, das HL7
RIM (Health Level 7 Reference Information Model) und VMR (Virtual
Medical Records). Anschließend werden die Guidelinesprachen GLIF,
PROforma, Asbru und SAGE betrachtet und evaluiert. Hierbei ist zu
beachten, dass ausschließlich Leitliniensprachen betrachtet werden, die in
den letzten 15 Jahren entstanden sind. Ältere Ansätze wie z.B. die Arden
Syntax werden nicht berücksichtigt.
6.1 Technologien
Beginnend wird die Ausdruckssprache GELLO dargestellt, welche Zugriff
auf VMR erlaubt. Anschließend wird das HL7 RIM erörtert. Diese beiden
Aspekte stellen die Grundlage für VMR dar, welche abschließend
behandelt werden.
6.1.1 GELLO
GELLO ist eine plattformunabhängige Ausdruckssprache, die Zugriff auf
medizinische Datensätze bzw. Datenbanken erlaubt. Sie wurde vom DSG
(Decision Systems Group), der Harvard Medical School in
Zusammenarbeit mit der Clinical Decision Support Technical Committee,
dem Clinical Guidelines Special Interest Group of HL7 entwickelt.
Die Ausdruckssprache ist objektorientiert und basiert auf der OCL (Object
Constraint Language), die zur Spezifikation von Invarianten in UML
(Unified Modelling Language) Klassendiagrammen dient. Des Weiteren
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Alternative Guideline Sprachen
wurden bei der Entwicklung das HL7 RIM berücksichtigt. Auf diesen
Aspekt wird im folgenden Unterabschnitt eingegangen.
GELLO wurde mit dem Ziel entwickelt, eine standardisierte Sprache zu
entwickeln, mit der herstellerunabhängig Daten zwischen heterogenen
medizinischen Applikationen ausgetauscht werden konnten. Somit bietet
GELLO zum Einen die Möglichkeit auf Datensätze manipulierend
zuzugreifen und zum Anderen Regeln zu definieren, die zur
Entscheidungsunterstützung herangezogen werden können. [OPC05]
Die Erstellung eines GELLO Ausdruckes umfasst 3 Schritte:
1. Einfügen des GELLO Ausdrucks in eine klinische Applikation
2. Überprüfung des Ausdruckes auf syntaktische Korrektheit
3. Übersetzung in ausführbaren Code
Abbildung 27: GELLO Pre-Execution Phase [13]
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Alternative Guideline Sprachen
Folgende Abbildung zeigt die einzelnen Phasen der Ausführung eines
GELLO Ausdrucks:
1. Zunächst erfolgt eine Evaluierung, ob direkt auf
Patienteninformationen zugegriffen wird, oder ob bereits abgefragte
Daten ausgewertet werden.
2. Das KIS überprüft den Ausdruck auf Kompatibilität zum
Datenbankmodell. Falls dies der Fall ist, erfolgt der Zugriff auf die
Datenbank. Die daraus bezogenen Daten werden anschließend in das
HL7 Format konvertiert.
3. Die Daten werden an die Zielapplikation übergeben, die mit deren
Ausführung weiter fortfährt.
Abbildung 28: GELLO Execution Phase [14]
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Alternative Guideline Sprachen
6.1.2 HL7 Version 3 RIM
HL7 Version 2.x dient dem Austausch von Informationen zwischen
heterogenen Systemen. Für die Implementierung gibt es lediglich Vorgaben
bezüglich Syntax sowie Semantik und minimale Regeln, die berücksichtigt
werden müssen. Es existiert jedoch keine Kopplung von Ereignissen oder
Sicherheitsfunktionen.
Bei der Entwicklung von Version 3 wurden diese Aspekte berücksichtigt.
Im Gegensatz zur Version 2.x, die überwiegend zum Austausch von Daten
dient, orientiert sich die Version 3 an den Kommunikationsbedürfnissen,
die im Gesundheitswesen bestehen. Daher richtet sich unter Anderem der
Fokus darauf bei allen Kommunikationsteilnehmern ein einheitliches
Verständnis von Prozessen und Objekten, sowie deren Beziehungen zu
einander zu erreichen. Hierfür erfolgten Vorgaben bezüglich der
Terminologie, Semantik sowie der Prozesse. Für die Entwicklung,
Implementierung sowie für das Einhalten der Spezifikation wurde das
Message Development Framework entwickelt, welches auf UML basiert.
Aufgrund der entwickelten Modelle leiten sich die Nachrichten ab, die zur
Kommunikation zwischen den jeweiligen Applikationen verwendet
werden. Dieser Ansatz unterstützt des Weiteren die Entwicklung neuer
Anwendungen, da ein Standard vorgegeben wird, an den sich
Programmierer und Entwickler von medizinischen Applikationen halten
müssen.
HL7 Version 3 RIM weist zahlreiche Vorteile gegenüber der Version 2.x
auf. Jedoch ist die neue Version bedeutend komplexer, und damit
schwieriger zu verstehen und zu implementieren.
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Alternative Guideline Sprachen
Die unten stehende Grafik zeigt eine Darstellung der zentralen HL7 RIM
Klassen.
Abbildung 29: HL7 RIM Klassen [15]
Entity
Personen oder Objekte, die bei Act bzw. Aktionen relevant sind.
Role
Role bezieht sich auf eine Entity, die bei einer Aktion beteiligt ist. Dabei
kann es sich um medizinisches Personal als auch um Patienten handeln.
Participation
Welcher Zusammenhang besteht zwischen den Aktionen. An wem und von
wem wird diese ausgeführt?
Act
Hierbei handelt es sich um Aktionen, die bei der Behandlung von Patienten
ausgeführt werden wie z.B. Anforderung einer Untersuchung.
Relationship Link
Hiermit wird ausschließlich die Beziehung zwischen Rollen abgebildet.
Act Relationship
Die Beziehung zwischen Aktionen wird durch Act Relationship dargestellt.
[HL702]
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Alternative Guideline Sprachen
Die genannten Überlegungen werden im Form eines Beispiels verdeutlicht.
Abbildung 30: HL7 RIM Beispiel
Homer Simpson ist ein Mann im besten Alter von 37 Jahren und bekannt
für seinen ausschweifenden Lebensstil. Auf Drängen seiner Angehörigen
hat er sich entschlossen, sich eingehend untersuchen zu lassen. Dies
schließt die Bestimmung des BMI mit ein.
Hierfür stellt er sich in der internistischen Ambulanz einer Klinik vor.
Dr. Perry Cox ist hierbei sein behandelnder Arzt.
Im Rahmen des HL7 RIM nimmt dabei Dr. Cox die Funktion einer Entität
ein, der in der Rolle des Arztes, welcher an einem Act zur Bestimmung des
BMI partizipiert. Mr. Simpsons auf der anderen Seite tritt ebenfalls als
Entität auf, welcher allerdings in der Rolle des Patienten an der
Bestimmung des BMI teilnimmt. Der BMI ist wiederum eine Entität, die in
der Rolle als "untersuchbar" an einer Aktion partizipiert. [BER08]
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Alternative Guideline Sprachen
6.1.3 Virtual Medical Records
Bei VMR (Virtual Medical Records) handelt es sich um eine Schnittstelle
zwischen einer Execution Engine bzw. Decision Support System und
einem KIS, die Zugriff auf Patientendaten erlaubt. Die daraus gewonnenen
Informationen können bei der
Ausführung von Leitlinien
angewendet werden.
Dieser Ansatz entkoppelt die
beiden
Applikationen
voneinander. Dadurch ist es
möglich, Leitlinien unabhängig
von einem bestimmten KIS zu
erstellen und diese zwischen
Institutionen ohne Modifikation
auszutauschen. VMR basieren
Abbildung 31: VMR [16]
auf HL7 RIM Datenmodellen und Datentypen. Der Zugriff auf VMR
erfolgt über die Ausdruckssprache GELLO.
Obwohl das Konzept der VMR seit einigen Jahren vorliegt, gibt es zum
jetzigen Zeitpunkt keine vollständige Implementierung. IBM (International
Business Machines Corporation) Healthcare und Siemens Healthcare haben
angekündigt an einer entsprechenden Implementierung für ihre KIS Lösung
zu arbeiten. Die erfolgreiche Realisierung von VMR wird maßgeblich für
den Erfolg der Integrierung in den Workflow von
computerinterpretierbaren Leitliniensprachen bzw. Decision Support
Systems sein. [HL711]
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Alternative Guideline Sprachen
6.2 GLIF
Unter der Zusammenarbeit der Harvard Medical School, der Standford
University School of Medicine, der Columbia University und dem
American College of Physicians American Society of Internal Medicine
wurde GLIF entwickelt und unter dem Namen GLIF2 im Jahre 1998
veröffentlicht.
Einer der zentralen Aspekte war die Austauschbarkeit von Leitlinien
zwischen verschiedenen Institutionen. Jedoch war dies in der Regel mit
einem großen Anpassungsaufwand an die lokalen Bedürfnisse der
jeweiligen Kliniken gebunden. Daher erwies es sich oft als Mittel der
Wahl, die jeweilige Leitlinie vollständig neu zu modellieren, da dies mit
einem geringeren Aufwand verbunden war.
Die Erstellung der Leitlinie erfolgt als Flussdiagramm unter Verwendung
von Protége. Die dafür benötigte Ontologie Bibliothek kann auf der Protége
Home Page herunter geladen werden. Die Modellierung der Guidelines
erfolgten in strukturierten Schritten, die als Guidlines_Steps bezeichnet
werden. Diese repräsentieren Aktionen wie z.B. das Anordnen einer
Untersuchung oder Entscheidungsknoten. Die Darstellung als
Flussdiagramm bietet zudem den Vorteil, dass die Leitlinien für Menschen
lesbar sind. Die meisten Guideline_Steps werden jedoch als Freitext
formuliert. Dadurch bedarf es bei der Ausführung oft das Eingreifen des
Anwenders, wodurch eine automatisierte Ausführung meist nicht möglich
ist.
Um diese Lücke zu schließen, wurde daraufhin GLIF 3.5 entwickelt. Die
Freitext Elemente wurden entfernt und durch formale Definitionen von
Entscheidungskriterien ersetzt. Zudem wurde eine Datenbankanbindung
implementiert. [OPC02]
95/148

Alternative Guideline Sprachen
Eine genau Betrachtung von GLIF 3.5 erfolgt in dem folgenden
Unterabschnitt. Zunächst erfolgt eine Erörterung der Modellierung von
Leitlinien sowie anschließend eine Darstellung der Guideline Execution
Engine.
6.2.1 Format/Modell
Leitlinien werden in GLIF3 als Flussdiagramm erstellt. Bei der Ausführung
werden dabei Knoten verwendet, die über Kanten verbunden sind und als
Guideline_Steps bezeichnet werden. Hierbei sind vier Konstrukte relevant,
die im folgenden erläutert werden.
Decisions_Steps
Hierbei handelt es sich um Entscheidungsknoten, bei denen die Abfrage
von Variablen erfolgt wie z.B.: ist der BMI >30. Basierend auf dem
Ergebnis erfolgt die Ausführung verschiedener Pfade der Leitlinie.
Action_Steps
Action_Steps dienen zur Repräsentation von Aktionen, die bei der
Anwendung der Leitlinie ausgeführt werden z.B. das Anordnen einer
Untersuchung. Dabei gibt es zum Einen medizinische Action_Steps, wie
z.B. das Aussprechen einer Empfehlung und zum Anderen technische wie
der Zugriff auf Patientendaten, die in einer Datenbank vorliegen.
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Alternative Guideline Sprachen
Branch_Step und Synchronization_Step
Hiermit werden Pfade modelliert, die parallel ausgeführt werden. Dabei
wird dies mit einem Branch_Step eingeleitet und mit einem
Synchronization_Step vereinigt. Hierbei ist es möglich, die jeweilige
Reihenfolge sowie eine bestimmte Anzahl der jeweiligen Pfade anzugeben,
die auszuführen sind, damit die parallele Ausführung beendet ist.
Patient_State_Steps
Patient_State_Steps dienen zur Modellierung von Einstiegspunkten in die
Leitlinie. Die Definition von mehreren Einstiegspunkten ist ebenfalls
möglich. Dies erlaubt es, sehr umfangreiche Leitlinien zu erstellen, die
jedoch nicht vollständig abzuarbeiten sind. Als Beispiel soll eine Leitlinie
zur Behandlung von Unterarm Frakturen dienen. Für die Diagnose sind
u.A. eine Röntgenuntersuchung relevant. Die Therapie erfolgt abhängig
von der Schwere der Verletzung durch Eingipsen und unter Umständen
durch eine Operation. Des Weiteren sind regelmäßige
Nachsorgeuntersuchungen durchzuführen. Durch die Modellierung von
mehreren Einstiegspunkten ist es möglich, eine umfangreiche Leitlinie zu
modellieren und auf der anderen Seite diese praktikabel zu nutzen. Hierbei
wären bei bekannter Diagnose, die Therapie als auch die
Nachsorgeuntersuchungen als mögliche Einstiegspunkte sinnvoll, und es
wäre nicht nötig, jeweils die gesamte Leitlinie abzuarbeiten.
Die Angabe des Patientenstatus erfolgt ebenfalls unter diesem Punkt, wie
z.B. es erfolgte die Gabe eines blutdrucksenkenden Mittels. [PBS04]
97/148

Alternative Guideline Sprachen
6.2.2 Abstraktionsebenen
Die Modellierung erfolgt in drei Abstraktionsebenen.
Level A
Hierbei erfolgt lediglich die Erstellung der Leitlinie als Flussdiagramm.
Dies bietet den Vorteil, dass die Modellierung intuitiv erfolgt und daher
nicht ausschließlich von IT-Experten erfolgen muss. Des Weiteren erfolgt
eine Beschreibung der Leitlinie unter der Verwendung von Meta-Daten.
Level B
In Level B erfolgt die Spezifikation von Entscheidungskriterien, logischen
Kriterien, Datenmodellen sowie des Kontrollflusses.
Die medizinischen Konzepte sind ebenfalls in Level B angesiedelt und eng
verknüpft mit der UMLS (Unified Medical Language System). Hierbei
handelt es sich um ein Projekt mit der Zielsetzung, medizinische
Terminologien aus verschiedenen Quellen zu standardisieren. Des
Weiteren basieren die Datenmodelle auf HL7 RIM. Dieser Ansatz
gewährleistet, dass die erstellten Leitlinien nicht auf eine bestimmte
Institution beschränkt sind und somit zwischen Kliniken ausgetauscht
werden können. Dieser Aspekt stellt eine der wesentlichen Neuerungen
gegenüber GLIF2 dar.
Level C ist als Schnittstelle zwischen den institutsunabhängigen Leitlinien
und den institutsabhängigen Elektronischen Patientenakten zu sehen.
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Alternative Guideline Sprachen
Level C
In der letzten Ebene erfolgt das Mappen von Patient- sowie von
krankenhausspezifischen Daten. Dies gewährleistet, dass die erstellten
Leitlinien institutionsunabhängig sind und mit verschiedenen KIS unter
Verwendung von VMR interagieren können. Die Implementierung von
Level C ist gegenwärtig nicht abgeschlossen.
Level C besteht wiederum aus Abstraktionsschichten. Die Core GLIF stellt
dabei die erste Ebene dar, und ist die Schnittstelle zu medizinischen
Konzepten sowie deren Beziehung zueinander. In der zweiten Schicht
erfolgt die Organisation von medizinischen Konzepten in Klassen unter
Verwendung von HL7 RIM. Des Weiteren erfolgt hier die Spezifizierung
von Ausführungsparametern der Leitlinie sowie die Kommunikation
zwischen den einzelnen Komponenten sowie verschiedenen Institutionen.
Die Formulierung von GELLO Ausdrücken, um auf VMR zuzugreifen, ist
hier ebenfalls angesiedelt.
Der Medical Knowledge Layer stellt die letzte Ebene dar und befindet sich
noch in der Entwicklung. Hier befindet sich das medizinische Vokabular
basierend auf UMLS, das medizinische Wissen wie bspw. Normalwerte
von Blutparametern, sowie der Zugriff auf weitere klinische Applikationen
wie z.B. die Patientenaufnahme. [PBS04]
99/148

Alternative Guideline Sprachen
6.2.3 Modellierung von Leitlinien
Mittels Protége werden die Leitlinien modelliert. Hierfür steht auf Protége
Homepage ein Plug-in zur Verfügung, welches kostenlos verwendet
werden darf.
Die unten stehende Grafik zeigt einen Screenshot der Modellierung einer
Leitlinie. Links werden die Patterns aufgeführt. Im rechten Fenster erfolgt
die Erstellung der Guideline. [PBS04]
Abbildung 32: GLIF Protége [17]
100/148

Alternative Guideline Sprachen
6.2.4 GLEE
Zur Ausführung der Leitlinie wurde von der Columbia University die
GLEE (GLIF Guideline Execution) entwickelt. Sie ist nicht frei erhältlich
und nur gegen die Entrichtung einer Lizenzgebühr verfügbar.
GLEE stellt dabei ein Middleware zwischen den Leitlinien und einem
lokalen KIS dar. Bei einer Middleware handelt es sich um ein Programm,
welches zwischen heterogenen Anwendungen eine
Kommunikationsbeziehung ermöglicht und hierbei allen Teilnehmern die
gleiche Schnittstelle anbietet. [WPS04]
Aus Sicht der GLEE besteht der Lebenszyklus einer Leitlinie aus sieben
Schritten, welche im folgenden erläutert und in der unten stehenden
Abbildung dargestellt werden:
Abbildung 33: GLEE Lebenszyklus einer Leitlinie [18]
101/148

Alternative Guideline Sprachen
Konzeptuelle Modellierung
Hierbei erfolgt die Erstellung der Leitlinie als Flussdiagramm.
Encoding
Die Anreicherung der erstellten Guideline mit Entscheidungskriterien oder
Empfehlungen erfolgt im zweiten Schritt.
Validation
Anschließend erfolgt eine Überprüfung durch Experten verschiedener
Fachrichtungen.
Dissemination
Im vierten Schritt erfolgte eine Verbreitung der erstellten Leitlinie
zwischen den jeweiligen Kliniken.
Local Adaptation
Hierbei erfolgt eine Anpassung an lokale Gegebenheiten unter
Berücksichtigung von verfügbaren Ressourcen.
Integration ins KIS
Nach den eben ausgeführten Schritten kann eine Anwendung in realer
Umgebung erfolgen.
Revision
Eine Überprüfung schließt den Lebenszyklus ab. [WPS04]
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Alternative Guideline Sprachen
Die folgende Grafik zeigt die interne Struktur von GLEE, die eine Client-
Server Architektur aufweist.
Abbildung 34: GLEE interne Struktur [19]
Bezüglich GLEE erfolgt eine weitere Unterteilung in drei Schichten. Das
GLIF3 Model beinhaltet generische Funktionen wie z.B. Empfehlung bei
bestimmten klinischen Tätigkeiten. Der GLEE Server übernimmt die
Ausführung der Leitlinien und stellt zudem die Benutzerschnittstelle zur
Verfügung. Des Weiteren erfolgt der Zugriff auf elektronische
Patientenakten.
Die Verwendung einer Client-Server Architektur ermöglicht es die
gleichzeitige Anwendung einer Leitlinie auf mehrere Patienten. Hierbei ist
zu beachten, dass von einem Client ausschließlich Zugriff auf einen
bestimmten Patienten, und damit nur die Anwendung einer Guideline zur
gleichen Zeit möglich ist. [WPS04]
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Alternative Guideline Sprachen
Die folgenden Abbildung zeigt einen Screenshot des GLEE User
Interfaces.
Abbildung 35: GLEE User Interface [20]
Das User Interface bietet dem Anwender zahlreiche Funktionen. Dies sind
neben der Ausführung der Leitlinie, der Zugriff auf weitere Informationen
wie z.B. Dokumentationen über die Leitlinie, die dafür verwendeten
Quellen oder bereits bestehende Guidelines, die beim Erstellungsprozess
adaptiert wurden. Des Weiteren ermöglicht es dem Benutzer, in die
Ausführung der Leitlinie einzugreifen, wie z.B. die Ausführung anzuhalten,
bzw. wieder zu starten oder einzelne Schritte zu überspringen. [WPS04]
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Alternative Guideline Sprachen
6.2.5 Ausführung von Leitlinien
Abbildung 36: GLEE Zustände bei der Ausführung von Leitlinien [21]
Für die einzelnen Schritte bei der Ausführung von Leitlinien werden vier
Zustände unterschieden. Prepared state repräsentiert hierbei einen Schritt,
der von der Execution Engine ausgeführt werden kann. Ein vom Benutzer
ausgeführter Schritt wird als Started state bezeichnet. Mit stopped state
wird ein Zustand bezeichnet, der von dem Benutzer unterbrochen wurde,
bevor er beendet war. Finished state bezeichnet einen Schritt der
vollständig durchlaufen wurde. Des Weiteren werden prepared und started
als active state sowie finished und stopped als inactive state bezeichnet. Die
jeweiligen Schritte bei der Ausführung können sich gegenseitig triggern
oder deaktivieren.
Das Benutzerverhalten bei der Ausführung der Leitlinie wird protokolliert
und in einer Datenbank gespeichert. [WPS04]
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Alternative Guideline Sprachen
6.2.6 Bewertung
GLIF ist eine sehr mächtige Leitliniensprache. Bei der Entwicklung wurde
viel Wert auf ein aussagekräftiges Format gelegt. Jedoch ist dies auch als
Schwachstelle zu sehen. Die Formulierung der Leitlinien in der ersten
Abstraktionsebene ist intuitiv und kann daher auch vom medizinischen
Personal erfolgen. Weitere Spezifikationen, wie die Formulierung von
Entscheidungskriterien ist recht komplex und bedarf daher der Mitarbeit
von IT Experten.
Der Austausch von Leitlinien zwischen Institutionen, eines der
Steckenpferde von GLIF ist laut zahlreichen Aussagen in der Literatur oft
nur mit einem hohen Aufwand verbunden und daher in der Regel kaum
praktikabel.
Als nachteilig ist auch die unvollständige Implementierung des Mapping
von Patientendaten sowie der Medical Knowledge Layer zu sehen.
Hierdurch wird die Implementierung in den Workflow eingeschränkt.
Ebenfalls negativ zu sehen, ist die kostenpflichtige Guideline Execution
Engine, die sich im Besitz der Comlumbia University befindet.
Es existieren zahlreiche Implementierungen von Leitlinien, die im GLIF
Format erstellt wurden. Zu den Kliniken, die diese anwenden, zählen unter
anderem die Medizinische Klinik der Haifa University oder die Colombia
University. Bei der U.S. Army ist zudem die stärkste Frequentierung von
GLIF zu beobachten.
In den letzten Jahren hat sich jedoch ein Nachlassen des Interesses gezeigt.
Dies ist darauf zurückzuführen, dass es mittlerweile kaum
Weiterentwicklungen gibt, da sich die meisten Projektbeteiligten anderen
Interessensfeldern oder Leitliniensprachen zugewendet haben.
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Alternative Guideline Sprachen
6.3 PROforma
PROforma wird von Subrata Das und John Fox seit dem Jahre 1992 am
Advanced Computional Laboraty of Cancer Research in London
entwicklet. Ziel des Projektes ist es für die Behandlung von Krebspatienten
ein entzscheidungsunterstützendes System zu entwickeln. [FOS01]
6.3.1 Format/Modell
Konzeptuell basiert PROforma auf dem Domino Modell. Hierbei handelt es
sich um ein Modell für Prozess - bzw. Entscheidungsunterstützung. Jeder
Knoten beinhaltet Informationen über eine bestimmte klinische Situation,
wie z.B. eine Behandlungsempfehlung oder patientenspezifische Daten.
Des Weiteren sind die Knoten mit Kanten verbunden, die Entscheidungen
repräsentieren, die aufgrund der bestehenden Datenlage gezogen werden.
Somit ergeben sich Konstellationen, die für bzw. gegen eine bestimmte
Entscheidung sprechen.
Abbildung 37: PROforma Domino Modell [22]
107/148

Alternative Guideline Sprachen
PROforma wurde mit dem Ziel entwickelt, mit einer vergleichbar
überschaubaren Anzahl an Modellelementen eine größtmögliche
Aussagekraft zu erreichen.
Leitlinien werden als eine Menge von Tasks dargestellt, die über Kanten
verbunden sind und bei deren Abarbeitung ein bestimmtes Ziel verfolgt
wird.
Folgende Tasks werden hierbei unterstützt:
Enquiry
Hierbei erfolgt eine Aufforderung an den Anwender, zusätzlich Daten
einzugeben.
Action
Bei Action handelt es sich um Aktivitäten, wie bspw. die Durchführung
einer Untersuchung. Des Weiteren ist es erforderlich, diese bei der
Modellierung genauer zu spezifizieren.
Plan
Unter diesem Task erfolgt eine genaue Beschreibung der jeweiligen
Prozesse der Leitlinie. Diese umfasst das Abfragen von Variablen,
Entscheidungskriterien sowie Aktivitäten.
Decision
Hierbei erfolgt eine Auswahl zwischen mehrere Optionen. Diese kann
automatisch oder durch eine Benutzereingabe getroffen werden. Hierfür
werden eine Reihe von sogenannten "Arguments" herangezogen. Die
endgültige Entscheidung erfolgt anhand einer Gewichtung der relevanten
Kriterien.
108/148

Alternative Guideline Sprachen
Die Tasks weisen alle spezifische Eigenschaften auf, jedoch besitzen sie
alle gemeinsame Attribute, die im folgenden aufgezählt werden:
Precondition
Die Vorbedingung muss gelten, bevor der Task ausgeführt wird.
Postcondition
Die Nachbedingung ist wahr, nachdem der Task beendet wurde.
Trigger
Ein auslösendes Ereignis startet den Task.
Antecedent Task
Hierdurch werden Tasks klassifiziert, die beendet sein müssen, bevor ein
neuer Task gestartet wird.
Schleifen
Jeder Task kann mittels einer Schleife wiederholt werden. Hierbei ist die
Angabe eines Abbruchkriteriums möglich, als auch die Definition eines
bestimmten Zustandes, welcher zum Abbruch der Iteration dient.
Wait Condition
Hierbei erfolgt die Definition einer Bedingung, die erfüllt sein muss, damit
der Task ausgeführt wird.
Flags
Durch setzen eines Flag, ist es unter anderem möglich, dass der Start eines
Tasks manuell oder automatisch erfolgt.
[FOS01]
109/148

Alternative Guideline Sprachen
6.3.2 Modellierung von Leitlinien
Zur Modellierung und Ausführung von PROforma Leitlinien stellt Cancer
Research UK eine vollständige Suite zur Verfügung. Die Software ist frei
verfügbar und kann unter www.cossac.org/tallis/downloads herunter
geladen werden. Für die Ausführung wird das JAVA 1.4.2. sowie Tomcat
vorausgesetzt.
Die Suite besteht aus mehreren Komponenten. Die Modellierung erfolgt
unter Verwendung des Tallis Composer. Tallis Tester erlaubt es, die
Guidelines zu überprüfen sowie zu validieren.
Abbildung 38: PROforma Tallis [23]
Die Leitlinien werden hier ebenfalls als Flussdiagramm modelliert. Links
werden die Tasks hierarchisch dargestellt. Zentral werden die Leitlinien
dargestellt. In den unteren Fenstern werden Metadaten sowie
Entscheidungskriterien spezifiziert. [FOS01; OPC10]
110/148

Alternative Guideline Sprachen
6.3.3 Ausführung von Leitlinien
Arezzo ist die erste Implementierung zur Modellierung und Ausführung
von PROforma Leitlinien. Diese ist mittlerweile ein kommerzielles Produkt
und nur gegen Auflage einer Lizenzgebühr erhältlich. Der Inhaber Spin-off
Intermed bietet Supportverträge an. Dies ist einzigartig auf dem Gebiet von
computerinterpretierbaren Leitliniensprachen. Die Ausführungsumgebung
verfügt zur Zeit weder über eine HL7 Schnittstelle noch über ein
Patientendatenmodell. Daher ist keine Interaktion mit externen Systemen
möglich.
Um diese Lücke zu schließen, wurde von der Cancer Research UK eine
Ausführungsumgebung unter der Verwendung von JAVA entwickelt. Die
Execution Engine ist mittlerweile ebenfalls ein Bestandteil der Tallis Suite.
Des Weiteren richtete sich der Fokus bei der Entwicklung auf Web
Applikationen. Daher wurde zur Kommunikation Web Services verwendet.
Hierbei handelt es sich um einen Dienst zur plattformübergreifenden
Kommunikation unter der Verwendung von XML. Der Tallis Publisher,
welcher auf JAVA Servlets basiert, dient zum Austausch der Leitlinien
übers Internet mit dafür kompatiblen Applikationen. Dadurch ist es
möglich, Leitlinien webbasiert und somit ohne eine lokale
Implementierung der Execution Engine auszuführen.
Für die Tallis Suite stehen unter http://www.cossac.org/tallis kostenlos
zahlreiche Tutorials sowie ein Forum zur Verfügung.
[FOS01; OPC10]
111/148

Alternative Guideline Sprachen
6.3.4 Bewertung
Für PROforma werden von Spin-off Intermed kommerzielle
Supportverträge angeboten. Hierbei handelt es sich um ein Novum auf dem
Gebiet der Leitliniensprachen.
Bemerkenswert ist der webbasierte Ansatz, der konsequent verfolgt wurde.
Da die Execution Engine über ein Web Interface verfügt, ist es möglich,
die entwickelten Leitlinien ohne lokale Implementierung auszuführen. Dies
erleichtert neben dem Austausch, die Verbreitung als auch die Validierung
durch externe Gutachter.
Die Verbreitung von PROforma ist beachtenswert. Es existieren zudem
zahlreiche Applikationen, wie z.B. HOMEY. Hierbei handelt es sich um
ein Überwachungssystem zum Selbstmanagement für Patienten.
Es ist jedoch zu beachten, dass die kommerzielle Version der Execution
Engine Arezzo hierbei am stärksten vertreten ist.
Vorteilhaft ist die freie Verfügbarkeit der Tallis Suite. Des Weiteren stehen
auf der Projekt Page kostenlos zahlreiche Tutorials und ein Forum zur
Verfügung.
Nachteilig ist das Fehlen einer HL7 Schnittstelle und eines
Patientendatenmodell an zu sehen. Hiermit wird die Interaktion mit
externen Systemen beträchtlich eingeschränkt.
112/148

Alternative Guideline Sprachen
6.4 Asgaard/Asbru
Asgaard / Asbru wird seit dem Jahre 1998 in Zusammenarbeit von der
Technischen Universität Wien, der Ben Gurion Universität sowie der
Freien Universität Amsterdam entwickelt.
Einer der zentralen Aspekte war die Entwicklung einer
Modellierungssprache für die Repräsentation von skeletalen, zeitbezogenen
Plänen, um Abläufe und Tätigkeiten zu spezifizieren. [FUC03]
6.4.1 Format/Modell
Prozeduren, wie z.B. das Anordnen einer Untersuchung, werden in Form
von Plänen dargestellt. Diese werden hierarchisch in Haupt- bzw.
Unterplänen unterteilt. Beim Eintreten von bestimmten Ereignissen
werden, die dafür relevanten Pläne in Kenntnis gesetzt, d.h. die Ereignisse
werden weitergeleitet. Zur Förderung der Wiederverwendbarkeit werden
die bereits erstellten Pläne in einer Bibliothek abgelegt und können bei
Bedarf erneut bei der Modellierung herangezogen werden.
Einen weiteren relevanten Aspekt stellen die Absichten dar. Hierbei
handelt es sich um Ziele bzw. Teilziele, die bei der Ausführung einer
bestimmten Leitlinie erreicht werden sollen. Dadurch ist es bei der
Ausführung der Guideline jederzeit möglich, diese zu überwachen, den
Benutzer bei nicht Einhalten zu informieren sowie korrigierend
einzugreifen. Hierbei werden vier verschiedene Kategorien unterschieden:
Intermedia state
Ein Zustand der beibehalten, erreicht oder vermieden werden soll.
113/148

Alternative Guideline Sprachen
Overall state pattern
Hierbei handelt es sich um Muster von Zuständen, die erreicht werden
sollen.
Intermedia action
Aktionen, die durchgeführt werden sollen.
Overall action pattern
Muster von Aktionen, die am Ende eines Plans abgeschlossen sind.
Zeitrepräsentation ist ebenfalls eine wichtige Komponente der
Leitliniensprache. Abhängig von einem Referenzzeitpunkt ist neben der
Angabe von Anfangs bzw. Endzeit einer Prozedur auch die Definition eines
Zeitintervalls möglich, in der bestimmte Pläne umgesetzt werden müssen.
Des Weiteren ist es möglich, diese flexibel unter Berücksichtigung von
Unsicherheiten zu gestalten. Diese Eigenschaft ist vorteilhaft bei
Prozeduren, die zwingend in einem bestimmten Zeitfenster ausgeführt
werden müssen. Bei postoperativen Patienten ist es unter Anderem
erforderlich, alle 30 Minuten den Blutdruck zu messen. Erfolgt eine
Überprüfung nicht innerhalb eines Zeitintervalls bspw. 30 Minuten erfolgt
ein Alarm.
Abbildung 39: Asbru Zeitachse [24]
114/148

Alternative Guideline Sprachen
Jeder Plan befindet sich bei der Ausführung der Leitlinie in einem
bestimmten Zustand. Für die jeweiligen Zustandsübergänge gelten
folgende Bedingungen:
Filter Conditions
Vorbedingungen müssen erfüllt sein, damit der Plan gestartet werden kann.
Hierdurch wird der Zustand, in "möglich" überführt.
Setup Preconditions
Sind für die Ausführung zwingend erforderlich. Der Zustand ändert sich
hierbei von "möglich" in "ausführbar".
Suspend Preconditions
Hierbei erfolgt die Angabe, wann die Ausführung eines Plans unterbrochen
wird. Die spätere Ausführung ist möglich.
Abort Conditions
Abort Conditions spezifizieren Abbruchkriterien. Die Ausführung zu einem
versetzten Zeitpunkt ist hierbei nicht möglich.
Complete Conditions
Vollständigkeitskritierien für einen Plan werden hier angegeben, so dass
dieser abgeschlossen werden kann.
Restart Conditions
Unter welchen Kriterien ein Neustart eines bestimmten Plans erfolgt, wird
hierbei angegeben.
Die Spezifikation, ob Pläne parallel, sequentiell, in einer bestimmten
Reihenfolge oder in einer Iteration ausgeführt werden, ist möglich. Des
Weiteren erfolgt die Zusammenfassung von einzelnen Plänen in einer
bestimmten zeitlichen Abfolge.
[FUC03]
115/148

Alternative Guideline Sprachen
6.4.2 Modellierung von Leitlinien
Zur Zeit existiert kein Modellierungstool für Asbru. Seitens der
Technischen Universität Wien wird PIXEE (Pontifex Intelligent XML
Editor Extension) zur Erstellung empfohlen. Hier bei handelt es sich um
einen frei verfügbaren Editor, welcher unter www.asgaard.tuwien.ac.at
herunter geladen werden kann. Die Erstellung der Leitlinien werden als
XML exportiert.
Die Visualisierung ist mittels AsbruView möglich. Das Tool ist ebenfalls
kostenlos erhältlich und befindet sich auf der Projekt Homepage, welche
unter dem oben genannten Link zu finden ist.
Das Fehlen einer
Entwicklungsumgebung
ist negativ zu sehen, da
somit die Modellierung
meist ausschließlich
durch IT Experten
erfolgen kann. Die
rechts stehende
Abbildung zeigt die
Modellierung der
Ikterus Leitlinie, der
American Academy of
Pediatrics unter
Verwendung von
PIXEE. [ASG06]
Abbildung 40: PIXEE [25]
116/148

Alternative Guideline Sprachen
6.4.3 Ausführung von Leitlinien
Mittels Asbru Interpreter, welcher kostenlos unter
http://ieg.ifs.tuwien.ac.at/projects/interpreter/index.html herunter geladen
werden kann, erfolgt die Ausführung der Leitlinien. Die Software ist in
JAVA geschrieben und setzt die Version 1.4. voraus.
Die Ausführung
besteht aus drei
Schritten.
Zunächst werden die
im XML Format
vorliegenden
Leitlinien durch den
Asbru Plan Library
geparst. Anschließend
werden von dem
Asbru Compiler, die
extrahierten Daten in
Abbildung 41: Asbru Interpreter [26]
gerichtete Graphen Module umgewandelt. Der Execution Manager
übernimmt die Ausführung der Graphen. Des Weiteren wird auf
Patientendaten zugegriffen, deren Ausführungspfad in einer Log Datei
protokolliert sowie Empfehlungen ausgesprochen, die mit Kontrolldaten
versehen werden.
Der Interpreter kann in zwei verschiedenen Modi ausgeführt werden. Der
batch mode entspricht der normalen Ausführung. Im interactive mode
erfolgt das Debugging von Leitlinien. Hierfür werden die einzelnen
Schritte durch Benutzereingaben eingeleitet. [VSP06]
117/148

Alternative Guideline Sprachen
6.4.4 Bewertung
Eine der Stärken von Asbru liegt in dem Angebot an Applikationen, die zur
Verfügung stehen. Auf der Projekt Homepage sind zahlreiche
Erweiterungen sowie Projekte aufgelistet. Die Nutzung hierbei ist
kostenlos. Des Weiteren ist die komplette Entwicklungs- sowie
Ausführungsumgebung frei verfügbar und kann von der Projekt Homepage
herunter geladen werden.
Einen weiteren Vorteil bietet die Modellierung von Leitlinien an. Die
zahlreichen Möglichkeiten Vor- bzw. Nachbedingungen zu formulieren,
die explizite Berücksichtigung von Zeitrepräsentationen sowie die
jeweiligen Zustände ermöglichen es, den klinischen Workflow praktikabel
und praxisnah zu modellieren.
In Asbru geschriebene Leitlinien stehen z.B. für Diabetes, Ikterus sowie
Brustkrebs zur Verfügung und werden zur Zeit an der Medizinischen
Klinik der Universität Wien getestet.
Das Fehlen einer Modellierungsumgebung ist besonders nachteilig zu
sehen. Dadurch kann die Formulierung der Guidelines in der Regel nicht
von medizinischem Personal erfolgen und bedarf daher einer stetigen
Zusammenarbeit mit IT Experten. Zur Zeit ist keine Entwicklung eines
solchen Tools geplant.
118/148

Alternative Guideline Sprachen
6.5 SAGE
SAGE (standards-based Shareable Active Guideline Environment) wird
seit dem Jahre 2002 unter der Schirmherrschaft, der Standfort Medical
Informatics entwickelt. An dem Projekt sind unter Anderem zahlreiche
Entwickler von GLIF beteiligt. Daher wird SAGE in der Literatur auch als
Nachfolger von GLIF angesehen. Des Weiteren wurden Erkenntnisse, die
bei der Entwicklung von EON gewonnen wurden, berücksichtigt. Hierbei
handelt es sich ebenfalls um eine Leitliniensprache, deren Entwicklung im
Jahre 2003 eingestellt wurde.
Die Entwickler stützten sich zu Beginn des Projekts auf drei Aspekte, die
aus deren Sicht bei bereits bestehenden Leitliniensprachen nur
unzureichend berücksichtigt wurden.
Der Austausch von Leitlinien zwischen Institutionen soll dabei einen der
Eckpfeiler bei dem SAGE Projekt einnehmen. Dieser ist zwar in vielen
Leitliniensprachen wie z.B. GLIF vorgesehen, aber oft nur mit einem
hohen Aufwand verbunden und daher in der Praxis nur eingeschränkt
praktikabel. Des Weiteren sollten Nomenklaturen wie SNOMED
(Systematisierte Nomenklatur der Medizin) sowie LOINC (Logical
Observation Identifiers Names and Codes) und HL7 ebenso berücksichtigt
werden.
Einen weiteren zentralen Aspekt stellt die Entscheidungsunterstützung bei
der Anwendung von Leitlinien dar. Der Erfolg eines solchen Systems hängt
dabei stark von der Integrierung in den Workflow ab. Hierbei wurde der
Ansatz verfolgt, dass SAGE nicht unter der Kontrolle eines KIS steht. Dies
bietet den Vorteil, dass nicht der komplette Workflow in der Leitlinie
modelliert sein muss sondern nur einzelne Teil davon, die ausreichen um
119/148

Alternative Guideline Sprachen
eine Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten. Daher beschränkt sich
dieser Aspekt auf bestimmte klinische Situationen. Um diese zu realisieren,
wurde SAGE als ein ereignis-getriebenes reaktives System (event-driven
reactive system) entwickelt. Somit decken Leitlinien, die in SAGE
formuliert wurden, bestimmte klinische Situationen oder Szenarien ab.
Die Berücksichtigung von Erfahrungen, die bei der Entwicklung bereits
bestehender Leitliniensprachen gewonnen wurden, sollen berücksichtigt
werden. [OPC04]
6.5.1 Format/Modell
Leitlinien werden als sogenannte Recommendation Sets modelliert. Diese
bestehen wiederum entweder aus Entscheidungstabellen (Decision Tabels)
oder einem Aktivitätsgraphen, welcher die Leitlinien Prozesse
repräsentiert.
Aktivitätsgraphen wiederum bestehen aus einer Liste von Prozessen bzw.
Aktivitäten wie z.B. das Anordnen einer Untersuchung. Des Weiteren sind
Decisions enthalten, anhand derer ein Routing erfolgt. Als Context werden
Zustände bezeichnet.
Entscheidungstabellen werden nicht graphisch dargestellt und enthalten
eine Liste von Empfehlungen, die abhängig von bestimmten Kriterien
ausgesprochen werden. Zusammengesetzt werden Entscheidungstabellen
durch Kontext- sowie Entscheidungsknoten und/oder Aktivitäten.
Mittels Context Knoten werden die Ausführungen der Leitlinie gestartet.
Darin enthalten sind neben dem auslösenden Ereignis, der Zustand des
Patienten, wie z.B. der Patient hat Adipositas. Des Weiteren werden neben
der klinische Situation, der aktuelle Behandlungszustand, wie bspw. dem
Patient wurde eine bestimmte Medikation verordnet, dargestellt.
120/148

Alternative Guideline Sprachen
Die Abbildung zeigt
das SAGE
Guideline Modell.
Bei der Erstellung
wird
auf
standardisierte
Komponenten
zurückgegriffen, um
Interoperabilität mit
der Execution
Engine zu
gewährleisten. Des
Weiteren sieht das
Modell parallele
Aktivitäten sowie
alternative Pfade bei
der Leitlinienanwendung
vor.
Abbildung 42: Sage Guideline Model [27]
Eine Besonderheit weist SAGE bezüglich der Formulierung von Zielen auf,
die bei Anwendung der Leitlinie verfolgt werden. Auf diese wurde gänzlich
verzichtet.
Die Formulierung von Entscheidungskriterien erfolgt unter der
Verwendung von GELLO, die im Protége Plug-in integriert wurden.
[SAG04]
121/148

Alternative Guideline Sprachen
6.5.2 Modellierung der Leitlinien
Leitlinien werden unter Verwendung von Protége modelliert. Hierfür
wurde das Tool durch ein Plug-In erweitert, welches kostenlos von der
Protége Home Page herunter geladen werden kann.
Des Weiteren erlaubt es die Erweiterung, neben der Modellierung die
erstellten Leitlinien zu validieren, sowie zu debuggen. Zugriff auf Online
Terminologien wie zu SNOMED oder LOINC wurden ebenfalls
implementiert. [SAP04]
Abbildung 43: SAGE Protége [28]
122/148

Alternative Guideline Sprachen
6.5.3 Ausführen der Leitlinien
Das SAGE Projekt bietet eine umfangreiche Lösung für das Verteilen von
Leitlinien. Hierfür steht ein ebXML (Electronic Business using XML)
Server zur Verfügung. Dadurch können Leitlinien bezogen, aktualisiert
sowie veröffentlich werden.
Für die lokale
Anpassung der
erstellten Leitlinien
stehen ebenfalls
verschiedene Tools zur
Verfügung. Zum einen
ist dies eine Software,
die das Mappen an
verschiedenen Nomenklaturen
erlaubt.
Abbildung 44: SAGE Terminology Mapping [29]
Die lokale Anpassung
bspw. von Grenzwerten
ermöglicht das Plug-in
ebenfalls. Die rechts
stehende Abbildung
zeigt die lokale
Adaption einer
Diabetes Leitlinie.
Abbildung 45: SAGE Protége Local Adaption [30]
123/148

Alternative Guideline Sprachen
Ausgeführt werden die Leitlinien mittels der SAGE Engine. Die unten
stehende Grafik zeigt dabei den schematischen Ablauf.
Abbildung 46: SAGE Execution Archive [31]
Beginnend wird die Leitlinie eingelesen und auf Validität geprüft.
Anschließend wird sie vom Event Manager des KIS registriert. Somit gilt
die Leitlinie als aktiviert und kann von der SAGE Execution Engine
ausgeführt werden. Mit einem bestimmten Ereignis wird die Ausführung
der Leitlinie gestartet.
Der Event Manager ist zuständig für Veränderungen, die im KIS stattfinden
wie das Anordnen einer Untersuchung. Über VMR wird auf Patientendaten
oder Aktionen im KIS zugegriffen.
Mittels Terminology Server ist es möglich, auf externe Terminologien
zuzugreifen.
[SAD04]
124/148

Alternative Guideline Sprachen
6.5.4 Bewertung
SAGE bietet ein komplettes Environment von der Modellierung bis zur
Ausführung von klinischen Leitlinien, das kostenlos von der Projekt Page
herunter geladen werden kann. Des Weiteren bietet SAGE eine Lösung für
die Verteilung sowie Verfügbarkeit von Leitlinien in Form eines ebXML
Servers. Dies ist auf dem Gebiet der Leitliniensprachen einzigartig.
Besonders hervorzuheben sind die Implementierung von SNOMED,
LOINC zur Sicherstellung einer standardisierten Nomenklatur sowie die
Berücksichtigung von VMR bei der Implementierung in den Workflow.
Des Weiteren bietet SAGE die Möglichkeit von multiplen
Einstiegspunkten bei der Ausführung von Leitlinien.
Des Weiteren erfolgte die Entwicklung in Zusammenarbeit mit der
Industrie. Dies ist bisher ein einzigartiger Vorgang bezüglich
Leitliniensprachen. Neben GE (General Electrics) Healthcare sind
zahlreiche Hersteller von klinischer Software an dem Projekt beteiligt.
Zur Zeit existieren zahlreiche Leitlinien zur Immunisierung bei Allergien,
Diabetes sowie zur Behandlung von Pneumonien, die an zahlreichen
amerikanischen Kliniken, wie z.B. Standford Medical School und dem
Medical Center der Univerity of Nebraska eingesetzt werden.
Da SAGE bei der Entwicklung auf bereits bestehende Projekte zurückgreift
und verstärkt sich auf den Austausch von Leitlinien zwischen Kliniken
konzentriert, wird es sowohl in der Literatur als auch von vielen Experten
als der legitime Nachfolger von GLIF angesehen. [MAP07]
125/148

Alternative Guideline Sprachen
6.6 Evaluation
Die beschriebenen Leitliniensprachen weisen z.T. erhebliche Unterschiede
in der Konzeption, Formulierung der Leitlinien und deren Ausführung auf.
Jedoch besitzen alle auch Gemeinsamkeiten. Jede Sprache basiert auf
einem Modell, gibt Methoden zur Modellierung der Leitlinien vor und stellt
eine Ausführungsumgebung zur Verfügung.
Das Modell gibt vor, wie die Leitlinien zu formulieren sind, damit eine
computergestützte Ausführung erfolgen kann. Diese Ansätze unterscheiden
sich zum Teil erheblich, dennoch gibt es Gemeinsamkeiten. Tätigkeiten
werden z.B. als Prozesse oder Aktivitäten bezeichnet, oder die
Modellierung erfolgt überwiegend in Form eines Flussdiagramms.
Bei der Methodik lassen sich auch Gemeinsamkeiten feststellen. Bis auf
Asbru bieten alle Sprachen ein Modellierungstool zur Erstellung der
Leitlinien an. Bezüglich Asbru ist noch zu beachten, dass hierbei die
Erstellung nicht in graphischer Form erfolgt, es aber Tools gibt, um die
Leitlinien visuell als Flussdiagramm darzustellen.
Alle Sprachen werden mit dem gleichen Ziel entwickelt. Die erstellten
Leitlinien werden in einer klinischen Umgebung zur Ausführung gebracht,
um damit medizinisches Personal bei ihrer Arbeit zu unterstützen. Hierfür
stehen kostenlos Ausführungsumgebungen zur Verfügung. Jedoch sticht
GLIF hierbei heraus, da die Execution Engine nicht frei verfügbar und nur
gegen eine Lizenzgebühr erhältlich ist.
Nachdem nun Gemeinsamkeiten betrachtet wurden, erfolgt eine
Darstellung der Unterschiede der jeweiligen Sprachen.
126/148

Alternative Guideline Sprachen
6.6.1 Modell
GLIF weist das mächtigste Modell auf. Dies ist darauf zurückzuführen,
dass große Anstrengungen unternommen wurden, um möglichst viel
Wissen in einer Leitlinie zu repräsentieren. Hierbei besteht jedoch eine der
Schwächen von GLIF, da dadurch das Modell sehr umfangreich, und somit
schwer zu verstehen und anzuwenden ist.
Bei PROforma wurde ein anderer Ansatz verfolgt. Hierbei sollten durch
eine überschaubare Anzahl von Modellelementen eine aussagekräftige
Leitliniensprache entwickelt werden. Dies schlägt sich auch im Modell
wieder, welches überschaubar ausfällt und eine schnelle Einarbeitung
ermöglicht.
Bezüglich Asbru ist die Formulierung von Zuständen sowie die
Fokussierung von Zeitrepräsentation als Stärke zu bezeichnen. Dadurch ist
es möglich, den Workflow praxisnah und anwendergerecht zu modellieren.
SAGE stellt die zur Zeit jüngste Leitliniensprache dar. Bemerkenswert ist
der Pragmatismus, welcher von den Entwicklern gezeigt wird und auf
bereits bestehende Ansätze zurückgreifen, anstelle eigene zu entwickeln.
Als vorteilhaft ist der Ansatz zu nennen, dass nicht der gesamte Workflow
modelliert werden soll, sondern die Aspekte die ausreichen, um eine
Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen.
In der Literatur werden als Hauptursache für die unterschiedlichen Modelle
der wissenschaftliche Hintergrund der Entwickler angegeben. Zudem
ergeben sich Forderungen nach einer Standardisierung bezüglich der
Terminologie sowie des Modells.
127/148

Alternative Guideline Sprachen
6.6.2 Modellierung
In diesem Unterabschnitt erfolgt eine Evaluation der
Modellierungsmöglichkeiten der jeweiligen Sprachen. Hierbei ist zu
beachten, dass nicht die Bewertung der Modellierungstools erfolgt.
Nataliya Mulyar, Wil van der Aalst, und Mor Peleg klassifizieren in ihrer
Publikation"A Pattern-based Analysis of Clinical Computer-interpretable
Guideline Modeling Languages" 43 Patterns, die in sieben Kategorien
eingeteilt werden, die für die Modellierung von Leitlinien relevant sind.
Basic control-flow patterns
Hierbei handelt es sich um Modellelemente, welche die grundlegenden
Funktionen wie z.B. Routing anhand einer Entscheidung ermöglichen. Des
Weiteren werden mit diesem Pattern parallele Aktivitäten eingeleitet und
anschließend wieder vereint
Advanced branching and synchronization
Die Möglichkeit mehr als eine Entscheidung in einem Knoten zu treffen,
wird mit diesem Pattern repräsentiert. Des Weiteren wird die Möglichkeit
untersucht, mehrere Ausführungspfade parallel auszuführen und diese
wieder zu vereinen.
Structural patterns
Structural patterns dienen zur Modellierung von Elementen, die einen
Zustand abfragen. Basierend auf dieser Entscheidung werden Teile der
Leitlinie bei der Ausführung ausgeschlossen bzw. zugelassen. So schließt
z.B. eine Schwangerschaft in der Regel eine Röntgenuntersuchungen aus.
Hierzu zählt auch die Möglichkeit, bestimmte Aktivitäten mehrmals unter
Verwendung von Schleifen zu durchlaufen.
128/148

Alternative Guideline Sprachen
Multiple instances patterns
Hiermit wird die Möglichkeit dargestellt eine bestimmte Aktivität
gleichzeitig mehrmals auszuführen und diese anhand von verschiedenen
Kriterien zu beenden.
State-based patterns
State- based patterns stellen Prozesse dar, deren Ausführung andere
Prozesse ausschließen. So ist es nicht empfehlenswert, blutdrucksenkende
und blutdruckerhöhende Mittel gleichzeitig zu verabreichen. Des Weiteren
wird die Möglichkeit erörtert, Meilensteine bei der Ausführung von
Leitlinien zu setzen.
Cancellation patterns
Abhängig von einer bestimmten Situation, Wertebereich von Variablen
oder anhand bestimmter Entscheidungen werden hiermit einzelne oder eine
bestimmte Anzahl von Aktivitäten ausgeschlossen.
New patterns
Hierbei handelt es sich um Patterns, die die eben genannten modifizieren
oder aufrufen können. Dabei handelt es sich bspw. um Patterns, die
Rekursion oder eine getriggerte Ausführung von bestimmten Pfaden bzw.
Aktivitäten ermöglichen.
129/148

Alternative Guideline Sprachen
Folgende Tabelle zeigt auszugsweise eine Zusammenstellung unterstützter
Features, die aus der oben genannten Publikation stammen.
Mit "+" wird die Unterstützung eines Features gekennzeichnet. "+/-"
repräsentiert eine zum Teil realisierte Implementierung. Mit "-" wird ein
Fehlen eines solches Features gekennzeichnet.
Feature GLIF PRO Asbru SAGE
forma
Basic control-flow patterns
Sequence + + + +
Spit + + + +
Merge + + + +
Entscheidungen + + + +
Advanced branching and
synchronization
Multichoice + + + +
Mutlimerge - - - -
Synchronisierter Merge - + +/- -
Structural patterns
Frei wählbare Schleifen + - - +
Implizierte Terminierung + + + +
MI (Multiple instances) patterns
MI ohne Synchronisierung - - - -
MI basierend auf Laufzeit - - - -
MI basierend auf vordefinierter Zeit +/- +/- +/- +/-
130/148

Alternative Guideline Sprachen
GLIF PRO Asbru SAGE
forma
State-based patterns
Meilensteine - + - -
Verschachteltes paralleles Routing - - + -
Verzögerte Entscheidung + + + -
Cancellation patterns
Aktivitäten abbrechen + + + +
Pfade abbrechen +/- + + -
New Patterns
Rekursion - - + -
Kritische Sektionen + - + -
Azyklische Synchronisation - - - -
Flüchtiger Trigger - + - -
Persistente Trigger + + - -
Strukturierte Schleifen + + + +
PROforma unterstützt insgesamt 23 von 43 Patterns und weist hierbei den
Bestwert auf. Es ist zu beachten, dass es sich nicht ausschließlich um direkt
verfügbare Modellelemente handelt, sondern in wie weit die von den
Autoren als relevant deklarierten Patterns modelliert werden können. Auf
den folgenden Plätzen befinden sich Asbru und GLIF, die jeweils 20
vollständig und 17 teilweise unterstützen. SAGE bleibt in dieser Kategorie
das Schlusslicht, jedoch handelt es sich hier um die jüngste
Leitliniensprache, so dass hierbei weitere Entwicklungen zu erwarten sind.
131/148

Alternative Guideline Sprachen
PROforma weist in der Kategorie der parallelen Ausführung von Pfaden
die beste Unterstützung aus. Asbru wird auf diesem Gebiet eine gute
Implementierung bescheinigt. SAGE und GLIF schneiden hierbei
unbefriedigend ab. So kann es bspw. vorkommen, dass einige Aktivitäten
nach einem Merge immer noch ausgeführt werden.
Nachholbedarf wird allen Sprachen auf den Gebieten der Multiplen
Instancen sowie der State Based Patterns bescheinigt. Dies ist auf eine
unzureichende Unterstützung zurückzuführen. Diese sind bei der
Modellierung oft nur teilweise oder oft mit einem nicht unerheblichen
Aufwand zu erzielen.
Nachdem GLIF und SAGE bei der Pattern Unterstützung die letzten Plätze
einnehmen, bieten sie jedoch einige Funktionen, welche Asbru und
PROforma nicht bieten. Hierzu zählen Multiple Einstiegspunkte bei der
Ausführung von Leitlinien. Dies kann in PROforma über Trigger realisiert
werden womit jedoch ein hoher Aufwand verbunden ist, während Asbru
dies nicht anbietet.
Die Modellierung erfolgt im Falle von GLIF und SAGE über Protége sowie
bei PROforma mittels Tallis Composer und bei Asbru mittels des XML
Editors PIXEE. Hierbei handelt es sich um Applikationen, die primär für
andere Aufgabengebiete entwickelt wurden. Daher verfügen diese über
zahlreiche Funktionen, die für die Modellierung von Leitlinien unerheblich
sind. Es ist daher überlegenswert, ob die Entwicklung einer Software mit
dem Fokus auf die Modellierung von computerinterpretierbaren Leitlinien
vorteilhaft wäre. Des Weiteren ist die Anwendung von Process Mining
Tools denkbar, um die jeweiligen Ausführungspfade von Leitlinien genauer
zu untersuchen und darauf basierend, diese zu überarbeiten.
[MAP07]
132/148

Alternative Guideline Sprachen
6.6.3 Ausführungsumgebung
Für jede Leitliniensprache steht eine Ausführungsumgebung zu Verfügung.
Des Weiteren ist zu beachten, dass es im Falle von PROforma und Asbru
mehrere Realisierungen einer Execution Engine gibt. Hierbei sind jedoch
bestimmte Implementierungen kostenpflichtig.
Die Ausführungsumgebung von GLIF ist kostenpflichtig. Dies ist negativ
zu sehen, da es dadurch nicht möglich ist, diese zunächst zu testen und
damit auf eine mögliche Implementierung in den Worfklow hin, zu
überprüfen. Als Vorteilhaft ist die Unterstützung von VMR sowie HL7 zu
sehen.
Als innovativ ist der Ansatz der web basierten Tallis Suite für PROforma
zu bezeichnen. Dadurch ist es möglich, erstellte Leitlinien komfortabel
auszuführen und zu validieren. Nachteilig ist das Fehlen einer HL7
Schnittstelle und eines Patientendatenmodells zu sehen. Hierdurch wird
sowohl die Interaktion mit externen Systemen als auch die Integrierung in
den Workflow stark eingeschränkt.
Für Asbru steht ein freier Interpreter zur Verfügung. Als Stärke ist die
Verfügbarkeit zahlreicher Tools zu sehen. Für die Visualisierung der
Leitlinien bzw. deren Anwendung, für Datenextraktion oder Data Mining
stehen auf der Projekt Home Page zahlreiche Applikationen zur Verfügung.
Für SAGE steht eine mächtige Execution Engine zur Verfügung. Zu den
Stärken zählen neben der Unterstützung von VMR, der Terminologie
Server sowie das Protége Plug-in, welches ein Mappen von
unterschiedlichen Variablen oder Bedingungen auf lokale Bedürfnisse
erlaubt.
133/148

Alternative Guideline Sprachen
6.6.4 Fazit
Alle vorgestellten Leitliniensprachen bieten zahlreiche Funktionen und
erlauben es, aussagekräftige Leitlinien zu modellieren und diese
anzuwenden.
GLIF bietet das umfangreichste Modell. Jedoch sind die kostenpflichtige
Execution Engine und die unvollständige Implementierung des Mappens
von Patientendaten nachteilig. Da die Entwicklung stagniert. ist nicht
davon auszugehen, dass sich bei GLIF noch größere Veränderungen
ergeben.
PROforma weist die größte Unterstützung für Patterns auf und stellt bei der
parallelen Ausführung von Pfaden die beste Wahl dar. Dies ist vorteilhaft
bei der Modellierung umfangreicher Leitlinien. Nachteilig ist das Fehlen
einer HL7 Schnittstelle sowie eines Patientendatenmodells.
Asbru ist für Anwender zu empfehlen, die verschiedene Aktivitäten in einer
nicht vorherbestimmten Reihenfolge modellieren möchten. Ein weiteres
Argument stellen die zahlreich verfügbaren Applikationen dar. Das Fehlen
einer Entwicklungsumgebung ist jedoch von Nachteil.
SAGE bietet das umfangreichste Paket mit allen benötigten Komponenten
von der Modellierung bis zur Ausführung und der Interaktion mit einem
KIS. Da es sich hier um die jüngste Leitliniensprache handelt, ist das Ende
der Entwicklung noch nicht abzusehen. Des Weiteren ist in letzter Zeit eine
permanente Weiterentwicklung zu beobachten.
134/148

Fazit und Diskussion
7 Fazit und Diskussion
Die Anwendung von computerinterpretierbaren Leitlinien in der Praxis ist
mit zahlreichen Vorteilen verbunden. Hierzu zählen neben der
Kostenersparnis, die Optimierung von Arbeitsabläufen sowie die Tatsache,
dass die Behandlung der Patienten effektiver und zielgerichteter erfolgt.
Dies lässt sich durch zahlreiche Studien belegen. [LTH10]
Geteilter Meinung ist die Fachwelt bezüglich der These, dass sich dadurch
die Behandlungergebnisse der Patienten signifikant verbessern. Bryan und
Goud haben diesen Aspekt untersucht. Goud kommt zu dem Ergebnis,
dass sich die Behandlungsergebnisse durchaus verbessern lassen. Dies führt
er unter anderem auf Alternativen zurück, auf die das medizinische
Personal bei der Diagnose und Behandlungen hinwiesen wird. Bryan
hingegen gibt zu bedenken, dass es zur Zeit noch nicht genügend
aussagekräftige Studien gibt, um diese Aussage zu belegen.
[GHS09, BRB08]
In der Fachliteratur werden einige Kritikpunkte genannt. Hierzu zählt die
fehlende Standardisierung von computerinterpretierbaren
Leitliniensprachen. Dies spiegelt sich auch in den teilweise
unterschiedlichsten Ansätzen bezüglich des Modells, der Modellierung und
der Ausführung von Guidelines wider.
Die Möglichkeit des Austausches von computerinterpretierbaren Leitlinien
zwischen Kliniken wird ebenfalls häufig kritisiert. Zur Realisierung bedarf
es eines hohen Personal und Ressourcenaufwandes. Zur Verbesserung wird
eine Standardisierung unumgänglich sein.
135/148

Fazit und Diskussion
Einen weiteren Aspekt stellt die Implementierung in den Workflow dar.
Zur Zeit gibt es keine einheitlichen Vorgaben, wie dieses Vorhaben zu
realisieren ist. Hierfür ist in der Fachwelt ein hoher Nachbesserungsbedarf
festgestellt worden.
Entscheidend ist zudem die Involvierung des medizinischen Personals, da
oft Vorbehalte gegen solche Systeme bestehen. Zur Beseitigung der
Vorurteile ist es daher unerlässlich, vorab Schulungen durchzuführen und
alle Beteiligten von den Vorteilen der Anwendung
computerinterpretierbaren Leitliniensprachen zu überzeugen.
Der Erfolg von computerinterpretierbaren Leitliniensprachen wird
entscheidend von der Möglichkeit der Interaktion der Exectuion Engine
und einem KIS bzw. den darin enthaltenen patientenspezifischen
Informationen abhängen. Hierfür wird die Entwicklung von Schnittstellen
wie z.B. VMR von zentraler Bedeutung sein. Um dieser Entwicklung
Rechnung zu tragen, hat sich in den letzten Jahren ein verstärktes Interesse
der Industrie an computerinterpretierbaren Leitliniensprachen und
Execution Engines gezeigt. Dies ist darauf zurückzuführen, dass das
Potential erkannt wurde, und einige Hersteller von klinischer Software an
einer Schnittstelle zur Interaktion zwischen einem KIS und einer Execution
Engine arbeiten, oder bereits eine Lösung entwickelt haben. Es ist zu
erwarten, dass es in Zukunft zu einer verstärkten Zusammenarbeit
zwischen Entwicklern von computerinterpretierbaren Guidelinesprachen
und der Industrie kommen wird.
136/148

Fazit und Diskussion
Abschließend wird ein Zitat von Johann Radon, einem österreichischen
Mathematiker aufgeführt. Die nach ihm benannte Radon Transformation
bildet die Grundlage bei der CT (Computer Tomographie), um aus den
gewonnenen Rohdaten die entsprechenden Schnittbilder zu berechnen.
Dabei ist zu beachten, dass das von ihm entwickelte und im Jahre 1917
publizierte mathematische Verfahren damals ohne jegliche
Anwendungsmöglichkeit war.
Er hat sich diesbezüglich folgendermaßen geäußert:
"Oft liegen Dinge so, dass ... Theorien in abstrakter Form bereits
vorliegen, vielleicht als unfruchtbare Spielerei betrachtet, die sich plötzlich
als wertvolles Werkzeug ... entpuppen und ihre latente Kraft in ungeahnter
Weise offenbaren." [FEL09 S. 5]
Leider blieb es ihm verwehrt, die Bedeutung und den Erfolg seiner Arbeit
zu erleben, da er im Jahre 1956 und damit vor der Realisierung des ersten
Prototypen eines CT verstarb.
Das Potential von computerinterpretierbaren Leitliniensprachen wird in der
Literatur oft gelobt. Daher ist es nicht abwegig, die gleichen Möglichkeiten
darin zu sehen wie Johann Radon in der nach ihm benannten
Transformation.
137/148

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2006, Stand: 14.04.2011
144/148

Erklärung
9 Erklärung
Hiermit versichere ich, dass die vorliegende Arbeit von mir selbständig
angefertigt wurde. Es wurden nur die angegebenen Quellen und Werkzeuge
verwendet. Alle Stellen die wörtlich oder sinngemäß aus veröffentlichten
oder unveröffentlichten Schriften übernommen wurden, sind als solche
kenntlich gemacht.
Ort und Datum:
__________________
Unterschrift:
__________________
Norbert Stürner
145/148

Anhang
10 Anhang
10.1 DELBI Checkliste
Die folgende Zusammenstellung wurde von DELBI übernommen.
Domäne 1: Geltungsbereich und Zweck
1 Das Gesamtziel der Leitlinie ist differenziert beschrieben.
2 Die in der Leitlinie behandelten medizinischen Fragen /
Probleme sind differenziert beschrieben.
3 Die in der Leitlinie behandelten medizinischen Fragen /
Probleme sind differenziert beschrieben.
Domäne 2: Beteiligung von Interessengruppen
4 Die Entwicklergruppe der Leitlinie schließt Mitglieder aller
relevanten Berufsgruppen ein.
5 Die Ansichten und Präferenzen der Patienten wurden ermittelt
6 Die Anwenderzielgruppe der Leitlinie ist definiert.
7 Die Leitlinie wurde in einer Pilotstudie von Mitgliedern der
Anwenderzielgruppe getestet.
Domäne 3:
Methodologische Exaktheit der Leitlinien-
Entwicklung
8 Bei der Suche nach der Evidenz wurden systematische
Methoden angewandt.
9 Die Kriterien für die Auswahl der Evidenz sind klar
beschrieben.
10 Die zur Formulierung der Empfehlungen verwendeten
Methoden sind klar beschrieben.
11 Bei der Formulierung der Empfehlungen wurden
gesundheitlicher Nutzen, Nebenwirkungen
und Risiken berücksichtigt.
12 Die Verbindung zwischen Empfehlungen und der zugrunde
liegenden Evidenz ist
explizit dargestellt.
13 Die Leitlinie ist vor ihrer Veröffentlichung durch externe
Experten begutachtet worden.
146/148

Anhang
14 Ein Verfahren zur Aktualisierung der Leitlinie ist angegeben.
Domäne 4:
Klarheit und Gestaltung
15 Die Empfehlungen der Leitlinie sind spezifisch und eindeutig.
16 Die verschiedenen Handlungsoptionen für das
Versorgungsproblem sind dargestellt.
17 Schlüsselempfehlungen der Leitlinie sind leicht zu
identifizieren
18 Es existieren Instrumente bzw. Materialien, die die
Anwendung der Leitlinie unterstützen.
Domäne 5:
Generelle Anwendbarkeit
19 Die möglichen organisatorischen Barrieren gegenüber der
Anwendung der Empfehlungen werden diskutiert.
20 Die durch die Anwendung der Empfehlungen der Leitlinie
möglicherweise entstehenden finanziellen Auswirkungen
werden berücksichtigt.
21 Die Leitlinie benennt wesentliche Messgrößen für das
Monitoring und / oder die Überprüfungskriterien.
Domäne 6:
Redaktionelle Unabhängigkeit
22 Die Leitlinie ist redaktionell von der (den) finanzierenden
Organisation(en) unabhängig.
23 Interessenkonflikte von Mitgliedern der
Leitlinienentwicklungsgruppe wurden dokumentiert.
Domäne 7:
Anwendbarkeit im deutschen Gesundheitssystem
24 Es liegen Empfehlungen zu präventiven, diagnostischen,
therapeutischen und rehabilitativen Maßnahmen in den
verschiedenen Versorgungsbereichen vor.
25 Es existieren Angaben, welche Maßnahmen unzweckmäßig,
überflüssig oder obsolet erscheinen.
26
Die klinische Information der Leitlinie ist so organisiert, dass
der Ablauf des medizinischen Entscheidungsprozesses
systematisch nachvollzogen wird und schnell erfassbar ist.
27 Es ist eine Strategie / ein Konzept für die einfache
Zugänglichkeit und für die Verbreitung der Leitlinie
147/148

Anhang
dargelegt.
28 Ein Konzept zur Implementierung der Leitlinie wird
beschrieben.
29 Der Leitlinie ist eine Beschreibung zum methodischen
Vorgehen (Leitlinien-Report) hinterlegt.
Domäne 8:
Methodologische Exaktheit der
Leitlinienentwicklung bei Verwendung
existierender Leitlinien
30 Bei der Suche nach existierenden Leitlinien wurden
systematische Methoden angewandt.
31 Die Auswahl der als Evidenzquellen verwendeten Leitlinien
(sogenannte Quellleitlinien) ist transparent und explizit
begründet.
32 Die Qualität der Quellleitlinien wurde überprüft.
33 Es wurden systematische Aktualisierungsrecherchen zu den
Quellleitlinien durchgeführt.
34 Modifikationen von Empfehlungen der Quellleitlinien sind
eindeutig benannt und begründet.
[DEL08 S. 48 - 50]
148/148